在128K context的情况下,FlashDecoding比标准FlashAttention快50倍。 FlashDecoding vs FlashAttention 除了FlashAttention repo本身,目前像TRT-LLM和vLLM都在generation阶段,针对小bs*headnum使用了FlashDecoding的思路进行优化,TRT-LLM中提供了multi_block_mode选项进行控制,而在vLLM中则是实现了PagedAttention V2来支持...
Flash Decoding主要包含三个步骤: 将key和value分成较小的数据block; 使用flash attention并行计算query与每个block的注意力(与Flash Attention的最大区别)。对于每个block的每行,flash decoding会额外记录attention values的log-sum-exp(标量值,用于下一步的rescale); 对上一步的输出数据block进行reduction得到最终的输出...
Flash-Decoding的主要思想是以最快的速度并行加载键和值，然后分别重新缩放和合并结果，以维持正确的注意力输出。这种方法极大地提高了解码过程中并行的效率，从而提高了处理长文本的速度。在具体实现上，Flash-Decoding通过矩阵乘法基元来执行注意力计算，避免了使用FlashAttention进行并行处理的限制。这种方法使得整个GPU得...
Flash decoding 在键值对序列长度上进行分块，重点解决解码过程中的效率问题。Flash attention 通常在注意力计算中采用不同的策略，如并行计算、优化内存访问等，以提高注意力机制的速度和效率。3. 计算细节 在具体的计算细节上，两者可能在分块方式、缓存策略、近似计算方法等方面有所不同。Flash attention 可能更加注...
图b所示,FlashAttention和FlashDecoding对softmax操作进行了分块处理,但是块与块之间需要进行同步(主要是局部最大值)。本文发现这种同步操作的开销约为20%。因此,作者希望去除同步操作,也就是独立计算出partial softmax结果。 4. Flat GEMM Optimization with Double Buffering ...
Flash-Decoding for Long-Context Inference 1. Flash-Decoding 是什么? Flash-Decoding 是一种加速大型语言模型(LLM)推理阶段注意力计算的技术。它是基于 FlashAttention 的改进版本,特别针对推理阶段的低批量大小问题进行了优化,以提高GPU利用率和推理速度。Flash-Decoding 通过在键/值序列长度维度上增加并行化,实现了...
FlashAttention团队最新研发的Flash-Decoding方法能够显著提高大型Transformer架构的推理速度,尤其适用于处理长上下文LLM模型。经过基准测试,Flash-Decoding在长序列解码速度上提高8倍,并在不同序列长度和批处理大小下表现出更好的扩展性。这一创新有望在未来的自然语言处理任务中发挥关键作用。Flash-Decoding的使用方法也相对...
原文:https://crfm.stanford.edu/2023/10/12/flashdecoding.html,是将FlashAttention用到推理阶段面临的问题,就是推理阶段往往batch比较小,无法充分利用GPU,速度比较慢。因此改为对序列进行切分,增大GPU并行度。 Motivation Large language models (LLM) such as ChatGPT or Llama have received unprecedented attention...
FlashDecoding 推理大模型是AI服务提供商面临的巨大经济挑战之一,因为运营这些模型的成本非常高。FlashDecoding是一种新的技术,旨在解决这一问题,它通过提高LLM推理速度和降低成本,为使用大模型赚钱提供了新的可能性。这对AI服务提供商和大模型创业公司都是一个重要的突破。......
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推理中注意力计算的18.8%，这是一个需要优化的关键点。本文针对LLM推理提出两个挑战，并提供了相应的优化策略：首先，文中提出优化非同步softmax与...