因此,FlashAttention 就提出了不使用中间注意力矩阵,通过存储归一化因子来减少全局内存的消耗。 FlashAttention 算法并没有将S、P 整体写入全局内存,而是通过分块写入,存储前向传递的Softmax 归一化因子,在后向传播中快速重新计算片上注意力,这比从全局内容中读取中间注意力矩阵的标准方法更快。由于大幅度减少了全局内...
根据实验结果，DCA与Flash Attention集成后，在不同的输入长度上的推理时间与原始的自注意力机制（PyTorch实现）和Flash Attention相比较。实验在单个NVIDIA A100 80G GPU上进行，使用Llama2 7B模型，输入长文本来自NarrativeQA。在20次试验中，DCA保持了与原始Flash Attention相似的推理速度，没有引入显著的额外开销。2. ...
quantization_config=bnb_config, use_cache=False, device_map="auto")model.config.pretraining_tp = 1# 通过对比doc中的字符串，验证模型是在使用flash attentionif use_flash_attention:from utils.llama_patch import forward assert model.model.layers[].self_attn.forward.__doc__ == forward.__doc_...
首先说Flash attention,这个是由著名Dao-AILab发明的一个Transformer注意力实现机制的重大改善算法,这个算法通过几种综合手段,包括大矩阵分块,流式计算,算子融合以及更贴近GPU的访存优化方式等大幅提高了Transformer注意力机制的性能。之前性能最高的vllm后端就可以选用Flash attention后端从而达到最高的推理性能。 FlashAtt...
alibi 位置编码修复思路和 Rope 的修复思路一致，但因为 alibi 的 attention bias 直接加在 attention matrix 上面，如果按照上面的修复思路，attention matrix 的类型必须和 attention bias 一致，导致整个 attention 的计算都在 float32 类型上计算，这会极大的拖慢训练速度目前主流的 attention 加速方法 flashattention ...
通过引入 Flash attention 机制加速计算并节省显存。用户可以通过命令行参数便捷控制数十个类似的自定义参数，在保持高性能的同时为自定义开发保持了灵活性。Colossal-AI 最新的 ShardFormer 极大降低了使用多维并行训练 LLM 的上手成本。现已支持包括 LLaMA 的多种等主流模型，且原生支持 Huggingface/transformers 模型库...
重计算和 FlashAttention 的影响 加速预训练的技术大致可以分为两类：节省内存增加批大小、加速计算核心。如下图 5 所示，GPU 在前向、后向和优化器阶段有 5-10% 的时间处于闲置状态。研究者认为这种闲置时间是批大小较小造成的，因此他们测试了所有技术可以使用的最大批大小。最终利用重计算来增加批大小，利用 ...
在LlaMA2的源码中,对于transformer模型中多头注意力计算的实现有三种:LlamaSdpaAttention、LlamaFlashAttention2、LlamaAttention其理论基础知识等如下。 多头注意力的公式如下: 标准实现 基于论文 “Attention is all your need”的python实现。一般不依赖具体的硬件实现,对性能、内存的优化也不大,胜在通用性强。
TGI 0.9.3新功能介绍和演示 支持Llama2和Flash AttentionV2 #小工蚁 #llama2 - 小工蚁于20230724发布在抖音,已经收获了18.5万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
2.3 FlashAttention 计算流程图 2.3. 多查询注意力 多查询注意力(Multi Query Attention)[62] 是多头注意力的一种变体。其主要区别在于,在多查询注意力中不同的注意力头共享一个键和值的集合,每个头只单独保留了一份查询参数。 因此键和值的矩阵仅有一份,这大幅度减少了显存占用,使其更高效。由于多查询注意力...