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. ...
而 Colossal-AI 则因卓越的系统优化和扩展性，仍能保持良好性能，训练提速 195%。Colossal-AI LLaMA-2 训练 / 微调方案的高性能来源于新的异构内存管理系统 Gemini 和高性能算子（包括 Flash attention 2）等系统优化。新 Gemini 提供了高可扩展性，高鲁棒性，高易用性的接口。其 Checkpoint 格式与 HuggingFace ...
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!
IO-Aware:Flash Attention 考虑了数据在 GPU 和 CPU 内存之间的传输时间,通过智能地安排计算和传输来最大化 GPU 的利用率。 共享中间结果:在计算过程中,Flash Attention 利用了一些中间结果的共享,减少了不必要的重复计算。 减少内存占用:通过使用一些技巧,如共享内存和压缩存储,Flash Attention 减少了内存的使用,使...
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 ...
Flash attention 2 Memory efficient attention (xformers) Fused Normalization Layer JIT kernels 云平台大模型一站式解决 为了进一步提升开发和部署效率,Colossal-AI 团队还将上述系统优势与算力结合,提供 Colossal-AI 云平台,提供廉价算力和开箱即用的 AI 主流应用,包括对话大模型,多模态模型,生物医药等,现已开启内...
FlashAttention-2 真的有那么强吗?LLaMa-13B A100/H800实验记录 最近FlashAttention 更新了第二版,刚刚发布就被各大AI公众号争相报道,据说经过了彻底重构之后,速度是上一代的 2 倍,模型 FLOP 利用率高达 72%。目前主流框架通常利用率在 50~60% 左右,例如「百川-7B」也是一个基于 FlashAttention 的模型,并且...
FlashAttention-2可以加快Attention(Transformer模型的核心算法)的运行速度,并减少其内存占用。相比于其前身FlashAttention,FlashAttention-2的速度提升了2倍,相较于PyTorch的标准注意力,其运行速度最高提高了9倍。 FlashAttention-2的出现,不仅可以加速现有模型的训练、微调和推理,还可以用更长的上下文来训练AI模型,这对于...
而对基座模型产生贡献的工作比如Group head attention，FlashAttention 2，ntk-aware scaled rope那种往往又...
Flash attention 2 Memory efficient attention (xformers) Fused Normalization Layer JIT kernels 云平台大模型一站式解决 为了进一步提升开发和部署效率,Colossal-AI团队还将上述系统优势与算力结合,提供Colossal-AI云平台,提供廉价算力和开箱即用的AI主流应用,包括对话大模型,多模态模型,生物医药等,现已开启内测。