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 FlashAtt...
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…
最近的一些工作（如 FlashAttention-3、FlexAttention） 已经提出了更好地利用底层硬件和 Triton 的方法，PyTorch 希望在它们的基础上实现更大加速。为了阐明这一点，PyTorch 团队将 FlexAttention 与 SDPA、AMD’s Triton Flash 内核进行了比较。PyTorch 团队 正努力验证 FlexAttention 的端到端性能。目前，FlexAttentio...
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: def eager_attention_forward( module: nn.Module, # 注意力模块 query: torch.Tensor, # 查询向量...
使用Nsight等工具即可对这些内核进行观察,如下图所示,自动生成的内核显示为QKV乘法和flash attention之前的深绿色方块: 使用torch.compile跟踪 Llama3-8B,显示CUDA内核 通过Nsight的跟踪信息可以观察到,在Llama3-8B中,占端到端延迟80%的两个主要操作是矩阵乘法和注意力内核,而且它们依...
研究人员们并没有就此满足。他们进一步对比了模型中各个部分的性能。结果发现，Triton的矩阵乘法内核比CUDA慢1.2~1.4倍，而AMD开发的Triton Flash Attention内核则比CUDA的SDPA（缩放点积注意力）慢1.6倍。这些数据为未来的优化指明了方向。说到这里，不得不提到最近几个月在AI圈子里炒得火热的FlashAttention-3和...
基准测试基准测试中使用Granite-8B和Llama3-8B模型，在英伟达H100和A100上进行单GPU运行，并定义了两种不同的配置：Triton内核配置使用：1. Triton SplitK GEMM2. AMD Triton Flash AttentionCUDA 内核配置使用：1. cuBLAS GEMM2. cuDNN Flash Attention - 缩放点积注意力 （SDPA）在典型的推理设置下，eager和...
对比发现，Triton 的 matmul 内核和 AMD 的 Triton Flash Attention 内核相比 CUDA 有一定延迟，需进一步提升关键原语的内核性能。PyTorch 无 CUDA 推理有广泛应用场景。对于需在不同硬件平台部署模型的开发者，提供了更大灵活性，不再受限于特定 GPU 和 CUDA 版本，可在不同品牌硬件上运行模型。在资源受限环境中，...
Granite-8B和Llama3-8B的线性层权重矩阵规格如下: 调整每个线性层后,相比未调整的Triton内核,可以实现1.2倍的端到端加速。 Flash Attention 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 ...
Granite-8B 和 Llama3-8B 的线性层权重矩阵规格如下: 调整每个线性层后,相比未调整的 Triton 内核,可以实现 1.2 倍的端到端加速。 Flash Attention 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 ...