FlashAttention-2调整了算法以减少非matmul的计算量，同时提升了Attention计算的并行性（即使是单个头，也可以跨不同的线程块，以增加占用率），在每个线程块中，优化warps之间的工作分配，以减少通过共享内存的通信。PyTorch 2.2将FlashAttention内核更新到了v2版本，不过需要注意的是，之前的Flash Attention内核具有Window...
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...
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...
和第一代FlashAttention一样,得到的是精确的attention计算结果:O = softmax(QK)V时间(计算)复杂度为O(N*N*d) FLOPs,空间复杂度为O(N),注意标准的attention计算的空间复杂度为O(N*N)。FlashAttention和FlashAttention2都不需在HBM里保存S和P了,其中S=QK, P=softmax(S)。在FlashAttention2中只需保存L(即...
0、flash-attention 2.0 暂时仅支持30系及以上显卡 1、pytorch2.1 + CUDA12.2 *需要单独安装cuda12.2,pytorch官网只有cu12.1 2、Visual Studio2022生成工具 使用c++的桌面开发 + 适用于最新v143生成工具的ATL 用开始菜单中的 x64 Native Tools Command Prompt for VS 2022命令行,切换到对应的python venv环境下 ...
flash attention 1通过将Q、K和V切块成很多小块,然后将这些小块的Q、K和V放进SRAM中执行计算,最后再写回HBM中。 上图最右侧图片展示的是通过一些算子融合技术以及flash attention 1的IO优化技术,再GPT-2的计算上,flash attention IO优化+算子融合,相比pytorch的实现,有大约7.6x的性能提升。 上图的算法流程是...
【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
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。 由斯坦福大学提出的FlashAttention方法,让使用更长sequence计算Attention成为可能,并且通过线性级别的...
一、FlashAttention2的基本结构 FlashAttention2的源码主要由以下几个部分构成: 1. 核心功能模块:包括了插件的初始化、事件处理、动画效果等基本功能。 2. UI界面模块:负责插件的用户界面设计和交互功能。 3. 数据处理模块:用于处理插件所需的数据,包括图片、文字、信息等。 二、插件初始化流程 1. 定义基本参数:在...