继去年十月份的PyTorch大会发布了2.1版本之后，全世界各地的521位开发者贡献了3628个提交，由此形成了最新的PyTorch 2.2版本。新的版本集成了FlashAttention-2，使得scaled_dot_product_attention （SDPA）相较于之前的版本有了约2倍的性能提升。PyTorch 2.2还引入了一个新的TorchInductor提前扩展，称为 AOTInductor...
继去年十月份的PyTorch大会发布了2.1版本之后,全世界各地的521位开发者贡献了3628个提交,由此形成了最新的PyTorch 2.2版本。 新的版本集成了FlashAttention-2,使得scaled_dot_product_attention (SDPA)相较于之前的版本有了约2倍的性能提升。 PyTorch 2.2还引入了一个新的TorchInductor提前扩展,称为 AOTInductor,旨在为...
新的一年,PyTorch 也迎来了重大更新,PyTorch 2.2 集成了 FlashAttention-2 和 AOTInductor 等新特性,计算性能翻倍。 继去年十月份的 PyTorch 大会发布了 2.1 版本之后,全世界各地的 521 位开发者贡献了 3628 个提交,由此形成了最新的 PyTorch 2.2 版本。 新的版本集成了 FlashAttention-2,使得scaled_dot_product_...
继去年十月份的PyTorch大会发布了2.1版本之后,全世界各地的521位开发者贡献了3628个提交,由此形成了最新的PyTorch 2.2版本。 新的版本集成了FlashAttention-2,使得scaled_dot_product_attention (SDPA)相较于之前的版本有了约2倍的性能提升。 PyTorch 2....
randn(2, 3, 8, device=device) F.scaled_dot_product_attention(query, key, value) Out: tensor([[[-0.2302, -0.6121, -0.0022, -1.0561, 1.6372, 0.0278, -0.4448, -0.3691], [-0.1307, -0.6874, 0.3677, -1.1248, 1.0035, -0.4026, -0.6667, 0.1272], [ 0.3593, -0.3799, 1.0959, -0.7229,...
研究者对带有滑动窗口掩码的 F.scaled_dot_product_attention 以及带有因果掩码的 FA2 进行基准测试。结果表明,FlexAttention 不仅明显快于 F.scaled_dot_product_attention,也明显快于带有因果掩码的 FA2。 性能 总体而言,FlexAttention 的...
attention_output,attention_weights=scaled_dot_product_attention(q,k,v,mask) print(attention_output) 我们创建一个简单的Transformer 层来验证一下三个掩码的不同之处: import torch import torch.nn as nn class MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self, d_model, num_heads): ...
新的版本集成了FlashAttention-2,使得scaled_dot_product_attention (SDPA)相较于之前的版本有了约2倍的性能提升。 PyTorch 2.2还引入了一个新的TorchInductor提前扩展,称为 AOTInductor,旨在为非python服务器端编译和部署PyTorch程序。 PyTorch中的torch.distributed支持了一个叫做device_mesh的新抽象,用于初始化和表示...
x=F.scaled_dot_product_attention(q,k,v,is_causal=False,dropout_p=self.dropout_prob) x=rearrange(x,'b H (h w) C -> b h w (C H)',h=h,w=w) x=self.proj2(x) returnrearrange(x,'b h w C -> b C h w') classUnetLayer(nn.Module): ...
x = F.scaled_dot_product_attention(q,k,v, is_causal=False, dropout_p=self.dropout_prob) x = rearrange(x, 'b H (h w) C -> b h w (C H)', h=h, w=w) x = self.proj2(x) return rearrange(x, 'b h w C -> b C h w') ...