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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
首先按照 此步骤 安装 Flash Attention V2。然后，安装最新的 PyTorch nightly (CUDA ≥11.8)。接着，根据 此文件 安装其余依赖软件。在本文中，我们是从主分支安装 🤗 Accelerate 和 🤗 Transformers 的。微调 应对挑战 1 PR 25107 和 PR 1777 解决了第一个挑战，且无需用户侧更改任何代码。主要做的事情...
PyTorch 的 SDPA 操作基于 Flash Attention、FlashAttentionV2 和 xFormer 的内存高效注意力原理构建，可以显着加快 GPU 注意力。与 torch.compile 相结合，这个操作允许在 MultiheadAttention 的变体中表达和融合一个共同的模式。经过一小部分更改后，现在模型可以使用 scaled_dot_product_attention。内核跟踪 现在可以...
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...