Flash Attention 是一种针对 Transformer 模型中注意力机制的优化实现,旨在提高计算效率和内存利用率。随着大模型的普及,Flash Attention V3 在 H100GPU上实现了显著的性能提升,相比于前一版本,V3 通过异步化计算、优化数据传输和引入低精度计算等技术,进一步加速了注意力计算。 Flash Attention 的基本原理 😊在传统的...
首先回答第一个问题,看一个代码: template<typenameT,intkBlockH>voidrun_mha_fwd_hdim128_gqa(Flash_fwd_params¶ms,cudaStream_tstream){constexprstaticintHeaddim=128;constexprstaticboolUseCluster=false;BOOL_SWITCH(params.block_table!=nullptr,UseBlockTable,[&]{MMA_2WG_SWITCH(kBlockH*params.seqlen...
在不考虑softmax的情况下,flash attention的数据访问量是3Nd,计算量是$$4N^2d$$。站在block的角度来说,一个block处理的是Qi=[Br,d],K=[N,d],Vj=[N,Bc],这个计算过程可以简单认为是softmax(Qi K.T)Vj得到一个形状为[Br,Bc]的矩阵,对于当前block来说,如果不考虑softmax,访问量是Br×d+N×d+N×Bc...
FlashAttention-V3的核心思想是利用输入和输出之间的相关性信息来减少计算量。具体来说,它首先计算输入和所有可能的输出的相关性矩阵,然后利用这个矩阵来快速生成输出。通过这种方式,FlashAttention-V3可以在保证解码质量的同时,显著减少计算量,从而提高解码速度。除了核心思想外,FlashAttention-V3的实现方法也是其加速解码的...
FlashAttention V1: - FlashAttention通过切块技术减少了内存访问次数,提高了计算速度和内存利用率。 - FlashAttention的内存访问复杂度为O(Nd),比标准Attention的O(Nd+N^2)更高效。 FlashAttention V2: - FlashAttention-2在FlashAttention的基础上减少了非矩阵乘法运算的FLOPs。 - FlashAttention-2通过并行化和任务...
【7月12日大模型日报】吴恩达再谈SB 1047:对开源和AI创新的威胁;论文:FlashAttention-3: 异步和低精度快速准确的注意力;Lynx:一个开源幻觉评估模型; Tensor-003 TensorCore架构 这篇内容似乎是关于英伟达的A100和Hopper(GH100)GPU的技术分析,重点在于它们的性能、架构和潜在应用。文章深入探讨了A100的Tensor Core功能...
This adds FlashAttention v3 support for H100 and H800 GPUs. We should wait until they release the full code with bf16 supported and it is tested on an H100 machine.
引入Flash Attention,提速2x SLICES 更新至 2.0.10: 在SLICES 字符串的最前面添加了对称群编码。例如,在字符串 o v b OOO g DDO c DDO h DDO + YBO Nd Nd Si Si Ru Ru 0 2 ooo 0 2 oo- 0 3 ooo 0 3 -+o 0 3 -oo 0 3 o+o 0 5 ooo 0 5 -oo 0 4 o+o 0 4 ooo 1 3 ooo ...
Motivation Kudos to @yzh119 Throughout the integration process, we have identified and resolved numerous issues with the exceptional support from the FlashInfer team. Currently, SGLang is the first...
其实在笔者之前的文章中有过相应FlashAttentionV2和RingAttention公式推导的介绍,原理上FA3相比FA2并没有变化,表述方式上,本文结合代码进行了更加细致介绍以及增加了对splitK部分(combine_attn_seqk_parallel)介绍。本文或者是接下来的系列文章是基于FlashAttention的0dfb28174333d9eefb7c1dd4292690a8458d1e89提交来介绍...