2. 更好的低精度性能：FlashAttention-3在保持准确性的同时，可以使用FP8这样的较低精度。这不仅加快了处理速度，还能减少内存使用，从而为运行大规模AI操作的客户节省成本并提高效率。3. 在LLMs中使用更长上下文的能力：通过加速注意力机制，FlashAttention-3使AI模型能够更高效地处理更长的文本。这意味着应用程序可...
在FP16模式下,FlashAttention-3比FlashAttention-2快1.5~2倍,达到740 TFLOPS,即H100理论最大FLOPs的75%。 在FP8模式下,FlashAttention-3接近1.2 PFLOPS,误差比基线FP8注意力小2.6倍。 FlashAttention-3的改进将带来以下变化: 1. 更高效的GPU利用率:新技术使H100 GPU的利用率从之前的35%提升到75%。这使得LLM的...
然而,尽管取得了显著进展,FlashAttention还没有充分利用现代硬件的新功能,FlashAttention-2在H100 GPU上仅实现了理论最大FLOPs的35%利用率。 针对最新的Hopper GPU进行改进,FlashAttention-3主要使用了如下3种技术加速注意力机制:利用Tensor Cores和TMA的异步性—— 1)通过warp-specialization技术重叠整体计算和数据移动; ...
进化后的FlashAttention-3,充分利用了Hopper GPU的以上所有新功能,并使用了NVIDIA CUTLASS库的强大抽象。 仅仅是用这些功能重写FlashAttention,就显著加快了速度,从FlashAttention-2 FP16前向计算的350 TFLOPS提升到大约540-570 TFLOPS。 不过,Hopper上新指令(WGMMA和TMA)的异步性,提供了另一种方式——通过重叠操作来...
性能方面，Mamba-2采用了新的算法（SSD），比前代提速2-8倍，对比FlashAttention-2也不遑多让，在序列长度为2K时持平，之后便一路遥遥领先。在Pile上使用300B token训练出的Mamba-2-2.7B，性能优于在同一数据集上训练的Mamba-2.8B、Pythia-2.8B，甚至是更大的Pythia-6.9B。从理论上整合了SSM和Transformer，...
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。
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。
硬件友好的设计:受 FlashAttention 的启发,Mamba 的设计针对当前可用的高性能计算资源进行了优化。 这种功能组合帮助 Mamba 比许多现有模型表现得更好,包括基于Transformer方法的模型,这种方法在各种人工智能应用中很流行。 快速推理 Mamba 的优势之一是快速完成prompts,展现出其快速思考的能力。此外,它可以有效地处理大批...
减少非矩阵乘法操作：FlashAttention-2将非矩阵乘法FLOPs（每秒浮点运算）最小化，因为在GPU上这些操作较...
硬件友好的设计:受 FlashAttention 的启发,Mamba 的设计针对当前可用的高性能计算资源进行了优化。 这种功能组合帮助 Mamba 比许多现有模型表现得更好,包括基于Transformer方法的模型,这种方法在各种人工智能应用中很流行。 快速推理 Mamba 的优势之一是快速完成prompts,展现出其快速思考的能力。此外,它可以有效地处理大批...