去年7月，FlashAttention-2发布，相比第一代实现了2倍的速度提升，比PyTorch上的标准注意力操作快5～9倍，达到A100上理论最大FLOPS的50～73%，实际训练速度可达225 TFLOPS（模型FLOPs利用率为72%）。然而，去年发布FlashAttenion-2尚未运用到硬件中的最新功能，在H100上仅实现了理论最大FLOPS 35%的利用率。时隔一年...
去年7月,FlashAttention-2发布,相比第一代实现了2倍的速度提升,比PyTorch上的标准注意力操作快5～9倍,达到A100上理论最大FLOPS的50～73%,实际训练速度可达225 TFLOPS(模型FLOPs利用率为72%)。 然而,去年发布FlashAttenion-2尚未运用到硬件中的最新功能,在H100上仅实现了理论最大FLOPS 35%的利用率。 时隔一年,Fl...
基于Mamba的轻量化模型LocalMamba提出了将图像划分为窗口并在窗口内局部扫描的方式减少计算复杂度,而EfficientVMamba设计了高效2D扫描方式来降低计算复杂度。 不过这两种模型都仅公布了FLOPs,而FLOPs低并不能代表推理速度快。 经实验发现(图2),现有的基于Mamba结构的推理速度较慢并且效果较差。 MobileMamba团队分别从粗...
结果表明,作者的方法克服了 Baseline 算法在计算成本和性能之间的典型权衡。在最低FLOPs下,它显著优于三个 Baseline ,与它们的差异(分别为26.5%、22.4% 和13.3% 在Dice,Dice, 73.8%在IoU等,与最佳性能 Baseline Swin-UMamba[34]的差异,Dice, 70.3%,IoU,72.9%和NSD,70.2%) Table 2显示了在Endoscopy测试集上...
考虑两种实验场景：1) D ≈ L = 1024，这将带来额外的 2LD^2 Flops，2) 4D ≈ L = 4096，这将产生 8LD^2 Flops 并显著增加成本。由于双向 SSM 的核心成本相对于使用注意力的成本较小，因此使用沙漏架构对基于注意力的模型不起作用。正如前面讨论的，DiT 通过使用分块化来避免这些问题，以代价是压缩表示...
△最近基于CNN/Transformer/Mamba方法的效果 vs. FLOPs对比 团队首先在粗粒度上设计了三阶段网络显著提升推理速度。 随后在细粒度上提出了高效多感受野特征交互(MRFFI)模块包含长距离小波变换增强Mamba(WTE-Mamba)、高效多核深度可分离卷积(MK-DeConv)和去冗余恒等映射三个部分——这有利于在长距离建模的特征上融合多...
混合专家（MoE）这类技术能极大提升模型的参数数量，同时不会影响模型推理和训练所需的 FLOPs。MoE 最早由 Jacobs et al. 于 1991 年提出，并在 2017 年由 Shazeer et al. 开始用于 NLP 任务。MoE 有一个优势：激活很稀疏 —— 对于处理的每个 token，只会用到模型的一小部分参数。由于其计算需求，...
相比之下,如果在这个沙漏架构中使用全长的自注意力而不是 SSM,会有额外的 2DL^2 Flops。 考虑两种实验场景:1) D ≈ L = 1024,这将带来额外的 2LD^2 Flops,2) 4D ≈ L = 4096,这将产生 8LD^2 Flops 并显著增加成本。由于双向 SSM 的核心成本相对于使用注意力的成本较小,因此使用沙漏架构对基于注意...
与同等规模的模型相比,MambaVision 型变体的FLOPs远低于它们。例如,MambaVision-B 的GFLOPs比 MaxViT-B 少了56%。 表2展示在MS COCO数据集上的目标检测和实例分割结果。 具体来说,训练了不同检测尺寸的模型,以进一步验证 MambaVision 不同场景下的有效性。
相比之下,如果在这个沙漏架构中使用全长的自注意力而不是 SSM,会有额外的 2DL^2 Flops。 考虑两种实验场景:1) D ≈ L = 1024,这将带来额外的 2LD^2 Flops,2) 4D ≈ L = 4096,这将产生 8LD^2 Flops 并显著增加成本。由于双向 SSM 的核心成本相对于使用注意力的成本较小,因此使用沙漏架构对基于注意...