1.1 npu_fusion_attention注意力机制融合算子 1.5.1 注意力机制的前向传播 这部分代码实现了一个注意力机制的前向传播过程,支持两种不同的实现方式:eager模式和SDPA(Flash Attention)模式。 主要功能分解 (1). eager_attention_forward 函数 这是基础的自注意力实现,使用标准的PyTorch操作
FlashAttention-2调整了算法以减少非matmul的计算量，同时提升了Attention计算的并行性（即使是单个头，也可以跨不同的线程块，以增加占用率），在每个线程块中，优化warps之间的工作分配，以减少通过共享内存的通信。PyTorch 2.2将FlashAttention内核更新到了v2版本，不过需要注意的是，之前的Flash Attention内核具有Window...
机器之心报道, 编辑:陈陈。理论上,注意力机制就是你所需要的一切。然而在实际操作中,我们还需要优化像 FlashAttention 这样的注意力机制的实现。 尽管这些融合的注意力机制大大提高了性能,且支持长上下文,但…
FlashAttention-2 FlashAttention-2通过优化GPU上不同线程块和warps之间的工作分区,来解决占用率低或不必要的共享内存读写。 FlashAttention-2调整了算法以减少非matmul的计算量,同时提升了Attention计算的并行性(即使是单个头,也可以跨不同的线程块,以增加占用率),在每个线程块中,优化warps之间的工作分配,以减少通过...
FlexAttention 是一个灵活的 API,允许用户使用几行惯用的 PyTorch 代码就能实现多个注意力变体。 团队人员通过 torch.compile 将其降低到一个融合的 FlashAttention 内核中 ,生成了一个不会占用额外内存且性能可与手写内核相媲美的 FlashAtte...
这两天，FlashAttention团队推出了新作：一种给Transformer架构大模型推理加速的新方法，最高可提速8倍。该方法尤其造福于长上下文LLM，在64k长度的CodeLlama-34B上通过了验证。甚至得到了PyTorch官方认可：如果你之前有所关注，就会记得用FlashAttention给大模型加速效果真的很惊艳。不过它仅限于训练阶段。因此，这一新...
为了满足 torch.compile 与 AMD flash attention 内核的兼容性，PyTorch 团队必须将它定义为 torch 自定义算子。并且封装更复杂的 flash attention 内核遵循以下两个步骤：一是将函数封装为一个 PyTorch 自定义算子。二是向该算子添加一个 FakeTensor 内核，并在给定 flash 输入张量的形状（q、k 和 v）时，计算 ...
Triton的flash attention内核有一系列不同的配置和实现，包括：- AMD Flash - OpenAI Flash - Dao AI Lab Flash - XFormers Flash - PyTorch FlexAttention 首先，采用eager模式，之后用torch.compile的标准方法进行编译，并对文本生成质量进行评估；上表总结了第2～5个内核「开箱即用」时的表现。这些结果表明，...
Transformer模型变长序列优化:解析PyTorch上的FlashAttention2与xFormers 随着生成式AI(genAI)模型在应用范围和模型规模方面的持续扩展,其训练和部署所需的计算资源及相关成本也呈现显著增长趋势,模型优化对于提升运行时性能和降低运营成本变得尤为关键。作为现代genAI系统核心组件的Transformer架构及其注意力机制,由于其计算...
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。