1. FlashAttention-大模型加速 论文《FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness》:arxiv.org/abs/2205.1413 FlashAttention是一种加速注意力计算方法,目前已经应用在:GPT-3、Falcon2(阿联酋大模型)、Llama2、Megatron
FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awarenessarxiv.org/abs/2205.14135 flash-attention官方代码github.com/Dao-AILab/flash-attention 一.简介 目前LLM是基于Transformer结构,其核心是self-attention,随着输入序列的不断增大,时间与空间复杂度都呈二次方增长。为了解决扩大Transform...
FlashAttention在2.0版本中进行了完全重写,速度提升了两倍。本次更新引入了多个更改和改进,包括一些函数名称的更改以及在输入具有相同序列长度的情况下简化了使用方式。 FlashAttention-2是对原始FlashAttention算法的一系列改进,旨在优化在GPU上的计算性能。本文详细讨论了FlashAttention-2的算法、并行性以及工作分区策略。 ...
我认为有2种可能的解释:1、FlashAttention更容易/只能在最新的gpu上实现(原始代码库不支持V100)。2、通常“局外人”是那些以初学者的眼光看待问题，能够看到问题的根源并从基本原则出发解决问题最后我们还是要进行个总结FlashAttention能够让BERT-large训练中节省15%，将GPT训练速度提高2/3，并且是在不需要修改代码的情...
可以在https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases这里面找预编译的包。 里面好像都是 x86 的包,arm 只能方法 1 了。 注意flash-attn 和 pytorch 也有版本对应关系(但不是很严格,差的太远也不行), 可以参考我另一篇博客找版本的方法:https://www.cnblogs.com/coldchair/p/18519169 ...
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 ...
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 ...
FlashAttention应用了tiling技术来减少内存访问,具体来说: 1. 从HBM中加载输入数据(K,Q,V)的一部分到SRAM中 2. 计算这部分数据的Attention结果 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...
FlashAttention产生了第一个在挑战性的Path-X任务上(序列长度16K)实现优于随机性能的Transformer,块稀疏的FlashAttention则是第一个在Path-256(序列长度64K)上实现优于随机性能的序列模型。 3.Benchmarking Attention: 作者测量了FlashAttention和块稀疏的FlashAttention在不同序列长度下的运行时和内存性能,证实FlashAttenti...
●Flash Attention:标准注意力的IO优化实现,通过切片Tiling、重计算、kernel融合等方式大幅降低HBM内存的读写次数,有效优化了IO开销。 ●Block based Flash Attention:将Flash Attention优化推广到近似注意力,调整原生Flash Attention只计算非零的Block块,使得性能...