# 默认使用eager实现 attention_interface: Callable = eager_attention_forward # 检查是否使用非eager实现 if self.config._attn_implementation != "eager": # 如果使用SDPA(Flash Attention)但需要输出注意力权重,回退到eager模式 if self.config._attn_
1. Flash Attention V1算法伪代码2. Flash Attention V1图解3. Pytorch版本Flash Attention V1算法实现def flash_attentionv1(Q_mat,K_mat,V_mat): Br,Bc = 4,d O,l,m = torch.zeros((N,d)),torch.zeros((N,1)),to…
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,以减少通过共享内存的通信。
为了彻底地解决这个超立方体问题,PyTorch 团队引入了 FlexAttention,一个新的 PyTorch API。 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...
我们可以通过调用新的scaled_dot_product_attention()函数直接使用缩放点积注意力(SPDA)内核。以前我们想要加速训练,要使用第三方库,比如Flash Attention、xFormers等,现在都被原生支持到框架中了,具体的是在 torch.nn.MultiheadAttention 和 TransformerEncoderLayer 中。
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...
为了加快训练速度并减少显存占用，我们可以使用 flash 注意力并开启梯度检查点优化，从而在微调的同时节省计算成本。当前，我们用了一个热补丁来实现 flash 注意力，具体代码可见 这儿。FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness 一文基于对底层硬件 (即 GPU) 的内存层次结构的深刻...
我们将数据重塑,使得高度(h)和宽度(w)的维度合并成“序列”维度,类似于传统Transformer模型的输入,而通道维度则变成嵌入特征维度。使用torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention,因为这个实现包含了flash attention,这是一种优化版的注意力机制,...
Pytorch，使用纯PyTorch原语运行注意力FlashAttention v2FasterTransformer：使用FasterTransformer注意力内核最终，Flash-Decoding最高可将长序列解码速度提升8倍，并比其他方法具 有更好的扩展性（受长度影响较小）此外，作者还在A100上对各种序列长度和batch size的缩放多头注意力进行了微基准测试。结果显示，当序列长度扩展...