最高225TFLOPS,A100理论最高TFLOPS为312,所以确实达到了225/312=72%的利用率。 实验仅在2个小模型上用了8张卡测试,本文在更常用的 LLaMa-13B 上使用多节点测试,看看第二版的 FlashAttention 到底提升有多少,利用率为多少。 实验设置 实验结果 注:baseline 使用 Megatron 自带 attention。 由于节点数量增加,模型增...
Flash Attention 2 is oriented to GPU and use tensor cores. Right, so is flash attention 1 though... And Llama.cpp has GPU support via CUDA, does it not? Flash attention 1 paper: We propose FlashAttention, an IO-aware exact attention algorithm that uses tiling to reduce the number of ...
在第1、2、4、6、7步中,我们读入了模型的所有参数。在第3步中执行了 attention 操作,其中使用了 FlashAttention,需要的内存量远远小于模型权重的大小(对于合理的批次大小和序列长度而言)。在所有步骤中,我们读取了中间的 activation,尽管这一步相对于模型大小而言可以忽略不计(同样对于合理的批次大小和序列长度而言)...
最初，在CPU单线程运行、fp32推理精度下，Baby LLaMA 2每秒只能生成18个token。在编译上使用一些优化技巧以后，直接提升到每秒98个token。优化之路还未停止。有人提出，可以通过GCC编译器的-funsafe-math-optimizations模式再次提速6倍。除了编译方面外，也有人提议下一步增加LoRA、Flash Attention等模型层面流行的优化...
Thanks for the amazing work! I observed that the tutorial has very slow backward for flash attention2 (hdim=128/llama), e.g. 7x slower. I also looked into similar issues but found no progress (e.g. #1975). Does this mean (1) the tutorial...
多种精度:32 比特全参数微调、16 比特冻结微调、16 比特 LoRA 微调和基于 AQLM/AWQ/GPTQ/LLM.int8 的 2/4/8 比特 QLoRA 微调。 先进算法:GaLore、DoRA、LongLoRA、LLaMA Pro、LoRA+、LoftQ 和 Agent 微调。 实用技巧:FlashAttention-2、Unsloth、RoPE scaling、NEFTune 和 rsLoRA。 实验监控:LlamaBoard...
我们的方法在长上下文任务上的改进归功于我们对数据工程的细致处理,包括持续预训练数据的长度、数据混合集、长度上采样等三个方面。我们也承认,我们的研究之所以成为可能,也得益于最新的机器学习系统研究中的创新,特别是FlashAttention,它将...
2. GPU内存消耗 同样地,DCA集成Flash Attention后的GPU内存消耗与原始自注意力机制和Flash Attention进行了比较。在没有Flash Attention的情况下,单个GPU能够处理的最大输入长度大约在12k到16k tokens之间。DCA在GPU内存消耗方面与原始Flash Attention相当,没有显著增加。
大家在拼命做优化（比如Mamba另一位作者Tri Dao开发的FlashAttention系列）之余，也想另辟蹊径，于是就诞生了这些挑战Transformer的架构。——如果真成了，就能跟「Attention Is All You Need」一样名留青史。最近大火的几个著名研究都与线性RNN相关，比如RWKV、Mamba，以及我们今天的Hawk和Griffin。循环神经网络（RNN...
使用ZeRO-1的数据并行和张量并行，并依赖FlashAttention以及FlashAttention-2的SwiGLU和Rotary Embedding内核。模型的训练流程由类似于Code Llama的多阶段过程。第一步，以使用自然语言数据预训练的StableLM-3B-4e1t为基础（使用4万亿个token训练），对多个代码和代码相关数据集进行无监督微调，包括 CommitPack、GitHub ...