虽然相比标准Attention,FlashAttention快了2~4倍,节约了10~20倍内存,但是离设备理论最大throughput和flops还差了很多。本文提出了FlashAttention-2,它具有更好的并行性和工作分区。实验结果显示,FlashAttention-2在正向传递中实现了约2倍的速度提升,达到了理论最大吞吐量的73%,在反向传递中达到了理论最大吞吐量的63%...
在第4 节中,我们通过实证验证了 FlashAttention-2 甚至比 FlashAttention 还能显著提速。不同设置(带或不带因果mask、不同头维度)下的基准测试表明,FlashAttention-2 比 FlashAttention 提高了约 2 倍的速度,在前向传播中达到理论最大吞吐量的 73%,在反向传播中达到理论最大吞吐量的 63%。当使用端到端训练 GP...
假设batch_size = 1，num_heads = 2，我们用不同的颜色来表示不同的head。我们知道在Multihead Atte...
下载:flash_attn-2.3.5+cu116torch1.13cxx11abiFalse-cp310-cp310-linux_x86_64.whl,直接点了下就行,命令行为:wget https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases/download/v2.3.5/flash_attn-2.3.5+cu116torch1.13cxx11abiFalse-cp310-cp310-linux_x86_64.whl 安装:pip install flash_attn-2...
flash_attention：基于Triton的Multihead Attention高效实现，前向性能优于 CUDA。piecewise_attention 智源大...
Backward pass:FlashAttention-2的后向传递与FlashAttention几乎相同,主要区别在于需要进行梯度计算与更新。这里做了一个小调整,只使用求和结果𝐿,而不是 softmax 中的行式最大值和行式指数和。 增加并行比例 除了batchsize维度和head数目维度,还在序列长度维度上对前向传播和反向传播进行并行化处理,提高并行性。在序...
(https//github.com/openai/triton/blob/main/python/triton/ops/flash_attention.py),之前做过FlashAttention V1和V2算法下,这两种框架最终的Kernel Perf benchmark(A100 & H100)所以对V1和V2的差异很好奇,本文是一个简单的学习总结,主要从计算的角度总结FlashAttention怎么做到save memory & perf speedup的,讲...
导读:FlashAttention-2通过算法、并行计算和工作分配的优化,实现了原FlashAttention注意力计算的显著加速,有助于推动更长序列模型和应用的发展。 长文本序列模型的 Attention 计算开销是序列长度的二次方,限制了模型输入序列长度的扩展。原来的FlashAttention算法已经实现了2-4倍速度提升,但效率仍有提升空间,无法达到矩阵...
【FlashAttention-2:改进的注意力算法,用于加速注意力计算并减少内存使用,比v1快2倍,比标准注意力快 5-9 倍,在 A100 上达到 225 TFLOPs/s 的训练速度】《FlashAttention-2: Faster Attention with Better Parallelism and Work Partitioning》 O网页链接 report:O网页链接 #机器学习# û收藏 93 9 ñ7...
【大模型上下文长度扩展】FlashAttention-2:比1代加速1.29倍、GPU利用率从55%上升到72%,IO感知计算:FlashAttention通过优化内存访问来减少计算时间和内存占用。分块计算(Tiling):通过将数据