d))V_mat=torch.rand((N,d))# 执行标准的pytorch softmax和attention计算expected_softmax=torch.softmax(Q_mat@K_mat.T,dim=1)expected_attention=expected_softmax@V_mat# 分块(tiling)尺寸,以SRAM的大小计算得到Br=4Bc=d# flash attention算法流程的第2步,首先在HBM中创建用于存储输出结果的O...
Candle-core：核心操作、设备和 Tensor 结构定义。Candle-nn：构建真实模型的工具。Candle-examples：在实际设置中使用库的示例。Candle-kernels：CUDA 自定义内核；Candle-datasets：数据集和数据加载器。Candle-Transformers：与 Transformers 相关的实用程序。Candle-flash-attn：Flash attention v2 层。Pytorch 和 Candle ...
Flash注意力算法:平铺和重新计算 Flash Attention的算法可以概括为两个主要思想:平铺和重新计算。 平铺:在前向和后向传递过程中,Flash Attention 将注意力矩阵划分为更小的块,从而优化内存使用并提高计算效率。 重新计算:在后向传递中,Flash Attention 使用存储的输出和 softmax 归一化统计数据重新计算注意力矩阵,从而...
Candle-flash-attn:Flash attention v2 层。 Pytorch 和 Candle 对比 该项目正在处于快速迭代过程中,更新非常频繁,很多功能在不断开发中,目前包含如下功能和特点: 语法简单, 风格与 PyTorch 相似。 CPU 和 Cuda Backend:m1、f16、bf16。 支持Serverless(CPU)、小型和快速部署 支持WASM,可在浏览器中运行模型。 模型...
Linux 系统 whl 文件下载地址:https:///Dao-AILab/flash-attention/releases Window 系统 whl 文件下载地址:https:///bdashore3/flash-attention/releases(非官方) Step 2|选择适合的版本并下载 在flash_attn的版本上,直接选择最新版本即可(若最新版本的flash_attn没有适合的 CUDA 版本和 pytorch 版本则应用更早...
Frigate是一款开源的网络视频录像机(NVR)软件,由Python编写,专为IP摄像头设计。它不仅能够录制视频,更具备实时物体检测能力,能够智能识别画面中的各种物体,提供高效且准确的监控解决方案。 很受欢迎 GitHub收到15.3K Star 功能特点 1.与Home Assistant的紧密集成:通过定制组件,Frigate可以无缝地融入Home Assistant生态系统...
IT之家 2 月 24 日消息,DeepSeek 今日启动“开源周”,首个开源的代码库为 FlashMLA—— 针对 Hopper GPU 优化的高效 MLA 解码内核,专为处理可变长度序列而设计。据介绍,FlashMLA 的灵感来自 FlashAttention 2&3 和 cutlass 项目。 IT之家附开源地址:https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA ...
importconcurrent.futuresimporttimedeftask(n):print(f"Start task{n}")time.sleep(2)print(f"End task{n}")returnf"Task{n}result"defmain():# 使用线程池withconcurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3)asexecutor:results=executor.map(task,range(5))forresultinresults:print(result)# 使用进程...
Flash Attention derived and coded from first principles with Triton (Python), 视频播放量 1、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 AiVoyager, 作者简介 ,相关视频:油管老哥深度分析DeepSeek V3,吊打一众开源模型,salasala-5 助眠
Large Language Model) inference and serving framework, notable for its lightweight design, easy scalability, and high-speed performance. LightLLM harnesses the strengths of numerous well-regarded open-source implementations, including but not limited to FasterTransformer, TGI, vLLM, and FlashAttention...