原论文 Stanford CRFM 动机 最近,像ChatGPT或Llama这样的大型语言模型(LLM)引起了前所未有的关注。然而,它们仍然是运行成本巨大的。即使生成一条回应的成本约为0.01美元(在AWS的8xA100实例上的几秒钟内),但当扩展到可能与这类LLM有多次日常交互的数十亿用户时,成本迅速增加。有些用例更昂贵,比如代码自动完成,因为它会
FlashDecoding++: Faster Large Language Model Inference on GPUs 原论文 https://arxiv.org/abs/2311.01282 摘要随着大型语言模型(LLM)在各个领域变得越来越重要,LLM推理的性能对于大规模LLM应用至关重要。然…
推理大模型(LLM)是AI服务提供商面临的巨大经济挑战之一,因为运营这些模型的成本非常高。FlashDecoding++ 是一种新的技术,旨在解决这一问题,它通过提高LLM推理速度和降低成本,为使用大模型赚钱提供了新的可能性。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2311.01282.pdf FlashDecoding++的核心思想包括异步方法实现注意力计算的...
只能感叹LLM推理技术真是日新月异,这是11.01刚挂在arxiv的论文,还是热乎的。提出了Flash-Decoding++算法,对LLM解码算法进行了优化,作者包括来自(Infinigence-AI)海交通大学、清华大学。主要优化点包括:异步softmax、Flat GEMM中应用双缓冲技术(Double Buffer)以及硬件资源启发式的数据流调整。 论文摘要 随着大型语言模...
双缓冲:为了隐藏内存访问延迟,我们引入了双缓冲技术用于平坦 GEMM 操作。在共享内存中分配两个独立的缓冲区,一个缓冲区执行 GEMM 操作,而另一个缓冲区加载下一个 GEMM 操作的数据块。这样计算和内存访问可以重叠。原论文中给出了下图这个例子作为参考。
上图为Flash-Decoding for long-context inference中对Flash-decoding动画展示,FA-2issue中对Flash-decoding也进行了讨论,对应falsh-decoding代码片段在:https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/blob/53a4f341634fcbc96bb999a3c804c192ea14f2ea/csrc/flash_attn/src/flash_fwd_kernel.h#L1108,FA-2论 文...
Models Using Model Parallelism.[6]TIPS: FlashAttention1/2相关的论文，还是值得反复读的，虽然FA2论文...
因此，FA1的论文，个人也是很推荐细读的。我更倾向把FA1和FA2两篇论文当成完整的一篇论文（况且，FA2中...
(论文地址:arxiv.org/abs/2205.1413) attention 3 pass 计算 FlashAttention不需要保留中间的S和P矩阵,而是整个Attention计算融合到单个CUDA Kernel 中。 参考: 1. 原理&图解: 从Online-Softmax到FlashAttention V1/V2/V3(有数学原理推导,强烈推荐) 对KV进行分块Tiling版本的FlashAttention 2. 通俗易懂聊 flashAt...
对于Flash Decoding中提到的log-sum-exp依然有一点模糊,应该是因为还没仔细看论文,暂时的理解应该是要记录当前分块的 dN′ ,也就是当前分块使用online softmax的对数和,作为reduce时scale的系数,FlashDecoding应该是和FlashAttention完全等价的,只是计算流程不一样。请问是否有人在这里有经验,或者有合适的教程、有伪代...