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。 随着生...
接下来需要通过配置HuggingFace的内置支持来启用FlashAttention2。这种方法的优势在于实现简单,只需要修改配置参数即可: flash_config=GPT2Config( n_layer=DEPTH, n_embd=DIM, n_head=NUM_HEADS, vocab_size=NUM_TOKENS, attn_implementation='flash_attention_2' # 启用FlashAttention2 ) print(f"HF GPT2 train ...
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...
FlashAttention2的性能提升非常显著: 评估模式:51 ms(比基准快2.6倍) 训练模式:160 ms(比基准快2.1倍) 这种显著的性能提升主要源于以下技术创新: 高效的内存访问模式:通过分块计算和重排访问模式,减少了内存带宽需求 序列边界的精确追踪:使用cu_seqlens避免了填充带来的计算浪费 优化的CUDA核函数实现:专门针对变长序...
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...
【新智元导读】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。 新的一年,PyTorch也迎来了重大更新! 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。
FlashAttention2的性能提升非常显著: 评估模式:51 ms(比基准快2.6倍) 训练模式:160 ms(比基准快2.1倍) 这种显著的性能提升主要源于以下技术创新: 高效的内存访问模式:通过分块计算和重排访问模式,减少了内存带宽需求 序列边界的精确追踪:使用cu_seqlens避免了填充带来的计算浪费 优化的CUDA核函数实现:专门针对变长序...
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,由于其计算密集型的特性,成为优化的重点对象。