为了提高softmax并行性,之前方法(FlashAttention、FlashDecoding)将计算过程拆分,各自计算partial softmax结果,最后需要通过同步操作来更新partial softmax结果。例如FlashAttention每次计算partial softmax结果都会更新之前的结果,而FlashDecoding是在最后统一更新所有partial softmax结果。 本文在A100 GPU上分析了输入长度为1024...
为了提高softmax并行性,之前方法(FlashAttention、FlashDecoding)将计算过程拆分,各自计算partial softmax结果,最后需要通过同步操作来更新partial softmax结果。例如FlashAttention每次计算partial softmax结果都会更新之前的结果,而FlashDecoding是在最后统一更新所有partial softmax结果。 本文在A100GPU上分析了输入长度为1024的...
为了提升softmax并行性，之前的方法（如FlashAttention、FlashDecoding）将计算过程拆解，分别计算partial softmax结果。这类方法最后需要同步更新这些结果。FlashAttention每次计算后更新之前的结果，而FlashDecoding则在最后统一更新所有partial结果。分析在A100 GPU上输入长度为1024的情况，同步更新操作占Llama2-7B...
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...
flash attention v1的forward实现: 这个算法图的大致流程可以理解成把大块的Q和KV矩阵分成小块,一个一个小块搬到SRAM上计算然后再把结果写回HBM中,在计算attention分数的时候就把最终输出计算出来,不维护中间的N*N attention分数矩阵。 上图算法流程是flash attention1的forward实现。我们逐步的看一下计算过程。
🤗 Transformers: State-of-the-art Machine Learning for Pytorch, TensorFlow, and JAX. - transformers/src/transformers/modeling_flash_attention_utils.py at v4.46.3 · huggingface/transformers
此外,未重排的wgmma布局内存合并性差且有bank conflicts。尽管TMA和L2缓存在如flash attention这类内核上能较好地掩盖这些问题,但要充分利用硬件,必须精心控制内存请求的合并和避免bank conflicts。 尽管有这些问题,但这些指令对于充分利用H100是必不可少的。没有它们,GPU的潜在性能就损失了37%。