vLLM就是解决kv_cache里的浪费问题,可以支持更大的batch_size处理请求,提高吞吐量。我们都知道vLLM提高大模型推理速度,LLM推理速度有两个指标,分别是时延和吞吐。 所谓时延,就是单条请求从发出到完成计算的时间,这个vllm确实没有明显提高。 但是对于吞吐,是说服务器单位时间内完成了多少条请求的计算,因为优化了显存...
vLLM 是 LLM 推理和服务引擎,为各种具有高性能和易用界面的模型提供支持。 3.2 vLLM 及 PagedAttention 实践 3.2.1 核心模块解读及单元测试 vLLM 的核心是 PagedAttention ,而 PagedAttention 核心则是attention_ops.single_query_cached_kv_attentionop,下面首先了解该 op 的使用方法并验证其正确性,完整代码参见v...
H100利用率飙至75%，LLM速度再翻倍 对Transformer架构来说，注意力机制既是核心优势，也是重要瓶颈。其理论计算量是序列长度的二次方，因此拖慢了计算速度，阻碍了在LLM中的长上下文应用。FlashAttention（以及FlashAttention-2）通过减少内存读写次数，开创了一种在GPU上加速注意力机制的方法，现在大多数库都使用它来...
Flash-decoding 可以在以下链接中找到: FlashAttention 包,从 v2.2 开始:https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main xFormers 包(搜索 xformers.ops.memory_efficient_attention),从 0.0.22 开始:调度程序将根据问题的大小自动使用 Flash-Decoding 或 FlashAttention 方法。当这些方法不受支持时,它...
所以作为目前LLM的模型加速它是一个非常好的解决方案，本文介绍经典的V1版本，最新的V2做了其他优化我们这里暂时不介绍。因为V1版的FlashAttention号称可以提速5-10倍，所以我们来研究一下它到底是怎么实现的。介绍 论文的标题是：“FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness”内存...
一年前，StanfordAILab博士Tri Dao发布了FlashAttention，让注意力快了2到4倍，如今，FlashAttention已经被许多企业和研究室采用，广泛应用于大多数LLM库。如今，随着长文档查询、编写故事等新用例的需要，大语言模型的上下文以前比过去变长了许多——GPT-4的上下文长度是32k，MosaicML的MPT上下文长度是65k，Anthropic的...
因为FlashAttention 是一种重新排序注意力计算的算法,它无需任何近似即可加速注意力计算并减少内存占用。所以作为目前LLM的模型加速它是一个非常好的解决方案,本文介绍经典的V1版本,最新的V2做了其他优化我们这里暂时不介绍。因为V1版的FlashAttention号称可以提速5-10倍,所以我们来研究...
LLM大模型训练加速利器FlashAttention详解Attention层是扩展到更长序列的主要瓶颈,因为它的运行时间和内存占用是序列长度的二次方。使用近似计算的Attention方法,可以通过减少FLOP计算次数、甚至于牺牲模型质量来降低计算复杂性,但通常无法实现大比例的加速。 FlashAttention没有进行近似计算,所以也没有精度损失。然而,Flash...
因为FlashAttention 是一种重新排序注意力计算的算法,它无需任何近似即可加速注意力计算并减少内存占用。所以作为目前LLM的模型加速它是一个非常好的解决方案,本文介绍经典的V1版本,最新的V2做了其他优化我们这里暂时不介绍。因为V1版的FlashAttention号称可以提速5-10倍,所以我们来研究一下它到底是怎么实现的。
Flash Attention是一种注意力算法,更有效地缩放基于transformer的模型,从而实现更快的训练和推理。由于很多llm模型运行的时候都需要安装flash_attn,比如Llama3,趟了不少坑,最后建议按照已有环境中Python、PyTorch和CUDA的版本精确下载特定的whl文件安装是最佳方式。