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...
Flash Attention 是一种经过重新排序的注意力计算方法，它利用经典技术 (排列、重计算) 来显著加快速度，将序列长度的内存使用量从二次降低到线性。它基于论文“FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness”。TL;DR; 将训练加速了 3 倍。在这儿获得更多信息 FlashAttention。Flash ...
三个硬件平台分别为 RTX4090、RTX3090 和 A800，具体规格参数如下表 1 所示。在软件方面，该研究比较了 DeepSpeed 和 Megatron-LM 在预训练和微调方面的端到端步骤时间。为了评估优化技术，该研究使用 DeepSpeed 逐一启用如下优化：ZeRO-2、ZeRO-3、offloading、激活重计算、量化和 FlashAttention，以衡量性能改进以及...
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 ...
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. ...
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。
最近著名的llm后端软件ollama发布了0.5.0 pre release版本,这个版本迎来了史诗级的重大更新,修复了Flash attention并引入了KV cache量化。这两个重要改进大幅改善了推理性能和上下文长度对于显存的占用。让ollama的推理性能第一次有了跟另外一个知名后端vllm一较高下的能力。同时大幅扩展了上下文长度,让显存利用率更高...
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!
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...
软件环境 paddle2onnx 1.0.9 │ 33 "use_fused_rms_norm": false, paddlefsl 1.1.0 │ 34 "use_recompute": false, paddlenlp-ops 0.0.0 │ 35 "vocab_size": 32000 paddleocr 2.6.1.3 │ 36 } paddlepaddle-gpu 0.0.0.post118 重复问题 I have searched the existing ...