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pip install -U git+https://github.com/fla-org/flash-linear-attentionor manage fla with submodulesgit submodule add https://github.com/fla-org/flash-linear-attention.git 3rdparty/flash-linear-attention ln -s 3rdparty/flash-linear-attention/fla fla...
flash-rwkv(https://github.com/BBuf/flash-rwkv)仓库在RWKV-CUDA的最优性能算子的基础上进行了封装,提供了rwkv5_cuda_linear_attention和rwkv6_cuda_linear_attention两个接口方便在HuggingFace模型实现中直接加速推理的prefill阶段速度。 本篇文章主要会对比一下RWKV6 Linear Attention模块的naive实现(pure pytorch)...
github.com/LeapLabTHU/A 1.1 Agent Attention 集成 Softmax Attention 和 Linear Attention 的优势 将Transformer 和 Self attention 引入视觉领域会带来巨大的挑战。现代 Transformer 模型通常采用 Softmax attention,计算每个 Query 和 Key 之间的相似度,导致计算复杂度随 token 数量呈二次方关系。为了解决这个问题,现...
上一节明确了,我们需要加速 RWKV 模型中rwkv6_linear_attention_cpu的计算,https://github.com/sustcsonglin/flash-linear-attention 这个库在 2024 年 4 月份支持了 RWKV6 模型,它加速 RWKV 6 Linear Attention 计算的核心 api 有两个,fused_recurrent_rwkv6和chunk_rwkv6。现在直接写出 profile 的代码(...
继续补在GPU上加速RWKV6模型的Linear Attention计算没有写完的内容,对flash-linear-attention库(https://github.com/sustcsonglin/flash-linear-attention)中的fused_recurrent_rwkv6和chunk_rwkv6的前向实现进行解析,也是对Triton写cuda kernel进行继续学习。这里先解读一下fused_recurrent_rwkv6的实现,chunk_rwkv6的...
4、Focused Linear Attention 尽管线性注意力具有线性的计算复杂性,但以往的各种研究也证明,简单地用线性注意力替换 注意力通常会导致性能显著下降。 在本节中,作者首先从 Focus 能力和特征多样性两个角度对线性注意力的较差性能进行了详细分析。然后,作者介绍了作者的 Focused Linear Attention 方法,它充分解决了这些问...
不过我在 https://github.com/sustcsonglin/flash-linear-attention 官方仓库以及Paper给出的GLA算法伪代码中都看到只有一次分块,不太清楚原因。此外,Paper的实验中也没有把GLA Transformer Scale Up到更大的规模,这个可能是受限于算力之类的原因,不过最近看到 https://arxiv.org/abs/2405.18428 和 https://arxiv....
【Flash Bi-directional Linear Attention:一个用于非因果建模的双向线性注意力实现项目,通过Triton优化模型性能,特别适合需要高效处理大量数据的AI应用】'fla-org/flash-bidirectional-linear-attention: Triton implement of bi-directional (non-causal) linear attention' GitHub: github.com/fla-org/flash-bidirectional...
Linear Attention Params(M) FLOPs(G) Top1-acc(%) Comparison on DeiT-T Setting DeiT-T [deit] 6 1.1 72.2 Hydra Attn [hydraattn] 6 1.1 68.3 Efficient Attn [efficientattn] 6 1.1 70.2 Linear Angular Attn [you2023castling] 6 1.1 70.8 Enhanced Linear Attn [efficientvit] 6 1.1 72.9 Focused ...