Flash Decoding是FlashAttention针对推理场景的适配。由于Q矩阵sequence length维度变成1,导致原来可以切分的维度消失,必须沿着之前的内层循环沿着K/V的sequence length维度切分,以获得更多的可并行子任务,这带来的后果是不同子任务之间需要一次规约操作来同步数据。 发布于 2023-10-31 14:50 9
Flash-Decoding对LLM在GPU上inference进行了显著加速(尤其是batch size较小时),并且在处理长序列时具有更好的可扩展性。
Flash-Decoding的主要思想是以最快的速度并行加载键和值，然后分别重新缩放和合并结果，以维持正确的注意力输出。这种方法极大地提高了解码过程中并行的效率，从而提高了处理长文本的速度。在具体实现上，Flash-Decoding通过矩阵乘法基元来执行注意力计算，避免了使用FlashAttention进行并行处理的限制。这种方法使得整个GPU得...
Flash-Decoding正是针对这一挑战提出的一种解决方案。 3. 将Flash-Decoding应用于长上下文推断的方法 Flash-Decoding通过将键(Keys)和值(Values)分割成较小的块,并使用多个线程块(thread blocks)并行计算查询(Query)与每个块的注意力结果,从而提高了计算效率。具体步骤如下: 分割键和值:将键和值分割成若干小块。
Flash decoding 是一种在自然语言处理中用于加速解码过程的技术。它在处理序列数据时，通过在键值对序列长度上进行分块来提高效率。一、Flash decoding 如何解决 softmax 依赖 在Flash decoding 中，为了解决 softmax 的依赖问题，通常采用以下方法：1. 分块处理 将序列数据按照一定的长度进行分块，每个块独立进行计算...
原文:https://crfm.stanford.edu/2023/10/12/flashdecoding.html,是将FlashAttention用到推理阶段面临的问题,就是推理阶段往往batch比较小,无法充分利用GPU,速度比较慢。因此改为对序列进行切分,增大GPU并行度。 Motivation Large language models (LLM) such as ChatGPT or Llama have received unprecedented attention...
FlashAttention团队最新研发的Flash-Decoding方法能够显著提高大型Transformer架构的推理速度,尤其适用于处理长上下文LLM模型。经过基准测试,Flash-Decoding在长序列解码速度上提高8倍,并在不同序列长度和批处理大小下表现出更好的扩展性。这一创新有望在未来的自然语言处理任务中发挥关键作用。Flash-Decoding的使用方法也相对...
FlashAttention每次计算后更新之前的结果，而FlashDecoding则在最后统一更新所有partial结果。分析在A100 GPU上输入长度为1024的情况，同步更新操作占Llama2-7B推理中注意力计算的18.8%，这是一个需要优化的关键点。本文针对LLM推理提出两个挑战，并提供了相应的优化策略：首先，文中提出优化非同步softmax与...
斯坦福大学此前提出的FlashAttention算法,能够在BERT-large训练中节省15%,将GPT训练速度提高2/3。此后又提出FlashAttention V2,拥有了更好的并行性和工作分区,让计算提速200%,上下文长度扩展更任性! Flash-Decoding不仅借鉴了FlashAttention的优点,同时可以显著加快推理过程中的注意力,使非常长的序列的生成速度提高8倍。
【Flash-Decoding长上下文推理】 - 近期大型语言模型(LLM)如ChatGPT在推理时计算开销巨大,每生成一个回复需要消耗大量计算资源。 - LLM推理是迭代过程,每生成一个新词记都需要进行一次模型前馈传播,与文本...