flash attention的作者通过分析,发现是由于在GPU的不同线程块和warps上的任务切分还不够优化,造成了一些低利用率或者不必要的共享内存的读写操作。进而作者又提出了flash attention2算法,对任务的切分进行了优化,具体来说主要有:(1)调整算法,减少了非矩阵乘法的FLOPs。在深度学习中,通常会使用矩阵乘法运算来进
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...
self.flash = hasattr(torch.nn.functional, 'scaled_dot_product_attention') and args.flash_attn # Create causal mask to prevent attending to future tokens mask = torch.full((1, 1, args.max_seq_len, args.max_seq_len), float("-inf")) mask = torch.triu(mask, diagonal=1) # Upper tria...
从结果中可以看出,TileLang在大多数情况下实现了与FlashMLA相当的性能(可以达到约95%),显著超过了FlashInfer和Triton。值得注意的是,TileLang仅用大约80行Python代码就实现了这一性能,展示了很高的易用性和性能。接下来,让我们深入了解一下TileLang是如何实现的。 首先,回顾一下传统FlashAttention的核心计算逻辑: # ...
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
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很明显官方只能在linux上安装,因为flash_attn这个是linux上的whl,然后去flash-attention源码页面的release找下有没有win_amd64.whl。很遗憾这个官方都是直接提供linux上的whl,windows上官方不直接支持。因此要么从其他途径找windows上的whl要么从源码编译。我试了下从源码开始有点难度,所以还是从其他地方找到whl,比如gite...
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。模型训练使用 NCCL 进行分布式计算。开箱即用的模型：Llama、Whisper、Falcon、StarCoder...嵌入用户定义的操作/内核，如 flash-attention v2。对于 Hugging Face 的这...
FlashAttention算法虽然初始实现基于CUDA,但社区已成功使用Triton重新实现了这一高性能注意力机制,实现了与原始版本相当的速度提升,同时代码更为简洁易懂。 量化与模型压缩技术Triton被广泛用于实现高效的量化计算内核,如GPTQ(一种针对大型语言模型的量化技术)。这些实现比通用框架的标准实现更为高效,同时保持了简洁的Pytho...
attn_implementation="flash_attention_2") 这些TrainingArguments 和 ModelConfig 与我们用于 GRPO 的非常相似,但进行了一些更适合 SFT 的调整(例如略微不同的学习率,更重要的是,packing=True 和 max_seq_length=4096 可以对较长的序列进行有效训练)。 第一阶段 STF 训练循环 现在,让我们加载数据集和标记器: ...