FlashAttention算法的目标:在计算中减少显存占用,从O(N^2)大小降低到线性,这样就可以把数据加载到SRAM中,提高IO速度。 解决方案:传统Attention在计算中需要用到Q,K,V去计算S,P两个矩阵,FlashAttention引入softmax中的统计量(m,\ell),结合output O和在SRAM中的Q,K,V块进行计算。 3.3.3 算法细节 FlashAttention...
FlashAttention 方法是一种IO感知的精确注意力算法,它使用平铺来减少GPU高带宽内存(HBM)和GPU片上SRAM之间的内存读/写的数量,进行加速。通过重新计算反向过程中偏导数值的方式来减少显存占用。 GPU 结构 首先,需要简单了解下 GPU 的结构。 从图中可以看出,A100 GPU 是有 SRAM (Static Random-Access Memory,静态随...
通过这种方式,FlashAttention可以将内存开销降低到线性级别,并实现了2-4倍的加速,同时避免了对中间结果的频繁读写,从而提高了计算效率。 FlashAttention-2 经过铺垫,正式进入正文。我们先讲述FlashAttention-2对FlashAttention的改进,从而减少了非矩阵乘法运算(non-matmul)的FLOPs。然后说明如何将任务分配给不同的thread b...
FlashAttention算法流程如下图所示 为方便理解,下图将FlashAttention的计算流程可视化出来了,简单理解就是每一次只计算一个block的值,通过多轮的双for循环完成整个注意力的计算。 下面是FlashAttention的代码实现,参考自https://github.com/shreyansh26/FlashAttention-PyTorch/tree/master importtorchimporttorch.nnasnnimpo...
FlashAttention-3 的速度是 FlashAttention-2 的 1.5-2.0 倍，高达 740 TFLOPS，即 H100 理论最大 FLOPS 利用率为 75%。使用 FP8，FlashAttention-3 的速度更是接近 1.2 PFLOPS。FlashAttention-3 的改进将带来：更高效的 GPU 利用率：H100 理论最大 FLOPS 利用率为 75%，而之前仅为 35%。这使得 LLM ...
昇腾异构计算架构CANN针对昇腾AI处理器的片上内存和缓存大小,以及数据搬运通路,基于Ascend C算子编程语言优化实现FlashAttention融合算子,充分利用片上缓存,提升Attention处理性能。根据实测,在一些典型场景中CANN的FlashAttention算子相比小算子取得了5倍以上的性能提升,开发者可直接调用相关算子API接口使能大模型极致性能优化。
一年前，来自斯坦福大学、纽约州立大学布法罗分校的研究者共同提出一种快速、内存高效的注意力算法 ——FlashAttention。该算法无需任何近似即可加速注意力并减少内存占用。现在，已经有许多机构和研究实验室采用 FlashAttention 来加速训练和推理。FlashAttention 示意图。尽管 FlashAttention 的速度已经是优化基线的 2-4 ...
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,FlashAttention的实际速度仍然和理论上的运算...
“FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness”内存的效率与普通注意力相比（序列长度是二次的，O(N²)），FlashAttention是次二次的/线性的N (O(N))。并且它不是注意力机制的近似值(例如，稀疏或低秩矩阵近似值方法)-它的输出与“传统”注意力机制相同。与普通的注意力相比...
在FlashAttention V1的运算中,是以1个线程块(thread block)为单位进行计算,然后划分批次大小(batch size)和注意力头(attention head),这样总共就会有batch size * attention head个线程块。 这些线程块会被安排到GPU上的流式多处理器(streaming multiprocessor,SM)运行。