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...
团队先前的工作FlashAttention，已经在训练阶段对此操作进行了优化。当时，FlashAttention解决的主要瓶颈是读写中间结果的内存带宽（例如，Q @ K^T）。然而，在推理阶段，我们要面对的瓶颈变了，导致FlashAttention所做的优化并不能直接拿过来应用。具体而言：在阶段阶段，FlashAttention在batch size和查询长度维度上进行并...
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...
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Windows实现,W...
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...
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…
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。
随后,提出了多种优化技术,包括动态填充、PyTorch NestedTensors、FlashAttention2和XFormers的memory_efficient_attention。这些技术通过减少冗余计算、优化内存管理和改进计算模式,显著提升了模型的性能。实验结果显示,使用FlashAttention2和无填充策略的组合可以将步骤时间减少至323毫秒,相比未优化版本提升了约2.5倍。
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，...