在安装 Dao-AILab/flash-attention: Fast and memory-efficient exact attention (github.com) 的时候,总是遇到各种问题,其中最大的问题就是 CUDA 版本。很多时候 CUDA 版本没达到要求,重新安装 CUDA 太麻烦,…
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda/ export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/lib64 运行配置文件:source ~/.bashrc 查看cuda版本:nvcc --version 检查pytorch版本和cuda的可用性:python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda....
第一种方式:直接在虚拟环境安装 conda install nvidia/label/cuda-11.8.0::cuda-toolkit#可以在这个网址选择需要的版本#https://anaconda.org/nvidia/cuda-toolkit 第二种方式:在系统里安装(参考文章) 1、在官网下载cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run 2、命令行输入,给cuda可执行权限:chmod +x cuda_10.2.89_4...
在https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases找到对应pytorch和cuda版本进行下载whl文件,然后通过pip install xxx.whl进行安装。 黄世宇/Shiyu Huang's Personal Page:
编译优化器在所有基准测试中都提高了性能：HuggingFace +18%、TorchBench +19%、TIMM +8% E2E；编译的优化器增加对cudagraphs的支持；对测试套件中所有模型进行平均，每个测试套件的基准测试平均编译时间增加约40秒；正在进行的优化可能会将其降低到30秒以下。用于多张量优化器编译的inductor中缺少的主要功能是foreach...
编译的优化器增加对 cudagraphs 的支持; 对测试套件中所有模型进行平均,每个测试套件的基准测试平均编译时间增加约 40 秒;正在进行的优化可能会将其降低到 30 秒以下。 用于多张量优化器编译的 inductor 中缺少的主要功能是 foreach 算子的高效编码生成。
内核基本上是“GPU操作”的一种奇特的说法(参考我们以前发布的CUDA入门,往简单了说就是一个函数)。融合则可以将多个操作融合在一起。所以只从HBM加载一次,执行融合的op,然后将结果写回来。这样做可以减少通信开销。 这里还有一个专业名词术语是“materialization”(物化/实体化)。它...
(B, nh, T, T)ifself.flash:# efficient attention using Flash Attention CUDA kernelsy = F.scaled_dot_product_attention(q, k, v, attn_mask=None, dropout_p=self.dropout, is_causal=True)else:# manual implementation of attentionatt = (q @ k.transpose(-2, -1)) * (1.0/ math.sqrt(k...
我们在CUDA中实现FlashAttention,以实现对内存访问的细粒度控制,并将所有注意操作融合到一个GPU核中。即使由于重新计算导致的FLOPs增加,我们的算法运行速度更快(在GPT-2上高达7.6倍[64],图1右),并且由于HBM访问量的大幅减少,在序列长度上使用的内存线性比标准注意更少。
尽管这些融合的注意力机制大大提高了性能,且支持长上下文,但这种效率的提升也伴随着灵活性的丧失。对于机器学习研究人员来说,这就像是一种「软件彩票」—— 如果你的注意力变体不适合现有的优化内核,你将面临运行缓慢和 CUDA 内存不足的困...