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%...
为了应对上述问题,Flash-Attention提出了高效的解决方案,优化了 self-attention 计算中的内存访问和带宽瓶颈。 二. 先看一下GPU存储的读取速度: GPU存储的读取速度图 从图中可以看出SRAM的读取速度比HBM的读取速度快12倍,flash-atttention 的出发点是减少和HBM的交互从而增加效率。 三. 接下来看一下gpt2模型,Flash...
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...
代码地址:https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA。 FlashMLA is inspired byFlashAttention 2&3andcutlassprojects,所以还需要了解这三个技术。 FlashAttention,详见:一文搞懂Flash attention FlashAttention 2 详见:https://tridao.me/publications/flash2/flash2.pdf FlashAttention利用tiling、recomputation等技术显...
优化的工作划分:在FlashAttention-2中,研究人员提出了更精细的工作划分方法,将注意力计算任务在不同的warp(GPU中的线程束)之间进行合理分配。这种优化减少了warp之间的通信开销,提高了计算效率。 减少共享内存使用:FlashAttention-2通过改进数据布局和计算流程,显著减少了共享内存的使用量。这不仅降低了内存访问的延迟,还...
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...
FlashAttention-2通过优化GPU上不同线程块和warps之间的工作分区,来解决占用率低或不必要的共享内存读写。 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。
新的一年,PyTorch 也迎来了重大更新,PyTorch 2.2 集成了 FlashAttention-2 和 AOTInductor 等新特性,计算性能翻倍。 继去年十月份的 PyTorch 大会发布了 2.1 版本之后,全世界各地的 521 位开发者贡献了 3628 个提交,由此形成了最新的 PyTorch 2.2 版本。
【新智元导读】新的一年,PyTorch也迎来了重大更新,PyTorch 2.2集成了FlashAttention-2和AOTInductor等新特性,计算性能翻倍。 新的一年,PyTorch也迎来了重大更新! 继去年十月份的PyTorch大会发布了2.1版本之后,全世界各地的521位开发者贡献了3628个提交,由此形成了最新的PyTorch 2.2版本。
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 ❄️ ...