一、Flash Attention V2整体运作流程 1.1 V1的运作流程 1.2 V2的运作流程 二、V2相对V1的改进点 三、V2中的thread blocks排布 3.1 V1 thread block 3.2 V2 thread block 3.3 seq 并行不是V2特有 3.4 FWD和BWD过程中的thread block划分 四、Warp级别并行 五、参考 在V1的讲解中,我们通过详细的图解和公式推导...
3. 更新输出到HBM,但是无需存储中间数据S和P 下图展示了一个示例:首先将K和V分成两部分(K1和K2,V1和V2,具体如何划分根据数据大小和GPU特性调整),根据K1和Q可以计算得到S1和A1,然后结合V1得到O1。接着计算第二部分,根据K2和Q可以计算得到S2和A2,然后结合V2得到O2。最后O2和O1一起得到Attention结果。 值得注意...
FlashAttention 是一种重新排序注意力计算的算法，它利用平铺、重计算等经典技术来显著提升计算速度，并将序列长度中的内存使用实现从二次到线性减少。其中平铺意味着将输入块从 HBM（GPU 内存）加载到 SRAM（快速缓存），并对该块执行注意力操作，更新 HBM 中的输出。此外通过不将大型中间注意力矩阵写入 HBM，内存读...
FlashAttention V2 FlashDecoding Conclusion References 本文旨在简单梳理FlashAttention的原理和发展过程,主要涉及FlashAttention V1/V2、FlashDecoding,并且聚焦forward计算。 Basic Idea 下面公式描述的是单个head的传统attention计算,其中 Q,K,V,O 都是2D矩阵,shape为 (N,d) , 其中 N 为sequence length, d 为head...
FlashAttention V2使用更好的Warp Partitioning(分区)策略,在每个线程块内部来分散warps之间的工作负载,进而减少通过共享内存的通信。 从本质上来说,调整warps工作负载策略是在线程块内部进行优化。 1.3 算法 FlashAttention V2 算法主要优化点是调换了外层和内层循环的顺序。把Q循环挪到了最外层,把KV移到了内循环。
代码里面包含对AMD、fp8、backward、causal与否的支持,为了便于阅读,我做了修剪和改动,只关注fp16、causal=True的推理,并与pytorch、cuda的flashattentionv2进行比较:https://github.com/bryanzhang/triton_fusedattention。 比较下来性能是全面占优,大致比官方flashattention-v2快40%,比pytorch2快15%,triton果然很牛: ...
FlashAttention-2调整了算法以减少非matmul的计算量，同时提升了Attention计算的并行性（即使是单个头，也可以跨不同的线程块，以增加占用率），在每个线程块中，优化warps之间的工作分配，以减少通过共享内存的通信。PyTorch 2.2将FlashAttention内核更新到了v2版本，不过需要注意的是，之前的Flash Attention内核具有...
FlashAttention v2; FasterTransformer:使用 FasterTransformer 的注意力内核; Flash-Decoding; 以及一个上限值,该值计算了从内存中读取整个模型和 KV-cache 所需的时间 对于非常大的序列,Flash-Decoding 可以将解码速度提高至 8 倍,并且比其他方法的扩展性要好得多。
PyTorch 2.2 将 FlashAttention 内核更新到了 v2 版本,不过需要注意的是,之前的 Flash Attention 内核具有 Windows 实现,Windows 用户可以强制使用 sdp_kernel,仅启用 Flash Attention 的上下文管理器。 而在2.2 中,如果必须使用 sdp_kernel 上下文管理器,请使用 memory efficient 或 math 内核(在 Windows 上)。
PyTorch 2.2 将 FlashAttention 内核更新到了 v2 版本,不过需要注意的是,之前的 Flash Attention 内核具有 Windows 实现,Windows 用户可以强制使用 sdp_kernel,仅启用 Flash Attention 的上下文管理器。 而在2.2 中,如果必须使用 sdp_kernel 上下文管理器,请使用 memory efficient 或 math 内核(在 Windows 上)。