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%...
Fused Kernel即是将Kernel进行融合达到减少Launch Kernel,Host and Device Data Copy等耗时,假设现在运行的模型为GPT2模型,并且输入序列长度为9,batch size = 1,num heads = 12,head dim = 64,那么其对应推理的Attention模块即为下图所示(蓝色底框部分),展示了Flash Attention2中融合了那些操作。 图1. Flash Att...
在Flash Attention的场景中,一个线程块大概有4或8个wrap。 在下面的例子中,假设一个线程块有4个wrap。我们看到在Flash Attention V1中,Q和KV的wrap做矩阵运算时,每个wrap都必须先将自己计算的结果存到线程块的共享内存(shared memory)中,然后4个wrap必须同步,确保运算完成,才能将每个wrap的输出加总起来。我们可以...
FlashAttention2优化实现 前面的文章我们已经探讨了FlashAttention对Transformer模型性能的影响。本节将重点介绍flash-attn 2.7.0版本中的flash_attn_varlen_func,这是一个专门为处理可变长度输入设计的API。这个优化方案的核心思想是将批次中的所有序列连接成一个连续序列,同时使用一个特殊的索引张量(cu_seqlens)来追踪...
加载模型的时候,添加一个配置项:attn_implementation="flash_attention_2" AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name_or_path, device_map='auto', torch_dtype="auto", attn_implementation="flash_attention_2" ) 记得点赞~ 😄 ☁️ 我的CSDN:https://blog.csdn.net/qq_21579045 ❄️ ...
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...
AI 算力资源越发紧张的当下,斯坦福新研究将 GPU 运行效率再提升一波 ——内核只有 100 行代码,让 H100 比使用 FlashAttention-2,性能还要提升30%。 怎么做到的? 研究人员从“硬件实际需要什么?如何满足这些需求?”这两个问题出发,设计了 一个嵌入式 CUDA DSL 工具,名为ThunderKittens(暂且译为雷猫)。
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、Flash Attention V2整体运作流程 1.1 V1运作流程回顾：循环结构以K和V为外循环，Q为内循环，进行数据的遍历和计算。1.2 V2运作流程创新：循环位置交换，Q固定循环，K和V的分块循环，减少共享内存的读写。二、V2相对V1的改进点 改进点包括优化计算原理和cuda层面的gemm优化，旨在提升计算效率。...