接下来,我们期望进一步优化矩阵乘法(matmuls),以更充分地利用硬件。 比如使用不同的工作分解方法(类似StreamK的持久内核技术),以加快基于Triton的方法。 我们还期望继续探索FlexAttention和FlashAttention-3,进一步缩小Triton和CUDA间的差距。 以上的实验只针对FP16精度,但早前的研究表明,与cuBLAS FP8 GEMM相比,FP8 Tri...
1. Triton的matmul内核比CUDA慢1.2～1.4倍 2. AMD的Triton Flash Attention内核比CUDA SDPA慢1.6倍 这些结果表明,需要进一步提升GEMM和Flash Attention等关键原语的内核性能。 比如最近提出的FlashAttention-3、FlexAttention等工作提供了更好的方法来利用底层硬件,有希望在此基础上为Tri...
未来，PyTorch 团队计划探索进一步优化 matmuls 的方法，以便更好地利用硬件，并为基于 Triton 的方法实现更大的加速。对于 flash attention，PyTorch 团队计划探索 FlexAttention 和 FlashAttention-3 等内核中使用到的技术，以帮助进一步缩小 Triton 与 CUDA 之间的差距。同时还将探索端到端 FP8 LLM 推理。原文链接：...
找到安装的CUDA文件夹:NVIDIA GPU Computing Toolkit 将解压的CUDNN放在CUDA中 粘贴成功 打开bin目录复制路径 打开cmd 输入nvcc -V,这样就安装好了cuda了 复制extras的demo文件夹 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite 在cmd输入 cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing ...
下图8 为 Triton 和 CUDA 内核延迟比较(英伟达 H100 上运行 Llama3-8B)。输入为一个任意 prompt(批大小 = 1,prompt 序列长度 = 44),以解码延迟时间。 最后结果显示,Triton matmul 内核比 CUDA 慢了 1.2 至 1.4 倍,而 AMD Triton Flash Attention 比 CUDA SDPA 慢了 1.6 倍。
withtf.device('/gpu:0'):c=tf.matmul(gpu_a, gpu_b)returnc# warmup这里就当是先给gpu热热身了 cpu_time = timeit.timeit(cpu_run,number=10) gpu_time = timeit.timeit(gpu_run,number=10)print('warmup:', cpu_time, gpu_time) cpu_time = timeit.timeit(cpu_run,number=10) ...
下图8 为 Triton 和 CUDA 内核延迟比较(英伟达 H100 上运行 Llama3-8B)。输入为一个任意 prompt(批大小 = 1,prompt 序列长度 = 44),以解码延迟时间。 最后结果显示,Triton matmul 内核比 CUDA 慢了 1.2 至 1.4 倍,而 AMD Triton Flash Attention 比 CUDA SDPA 慢了 1.6 倍。
cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite 1. 运行bandwidthTest.exe result=pass说明安装成功了 5.下载pytorch 进入pytorch主页:pytorch 选择更多版本 找到CUDA11.1对应的pytorch版本 # CUDA 11.1 pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0....
在这个例子中,我们定义了一个 CUDA 函数matmul_cuda,它实现了矩阵乘法的并行计算。 结语 在PyTorch 中使用 GPU 可以加速计算,提高训练速度。在大多数情况下,我们可以通过简单地将数据和模型移动到 GPU 上来实现加速。然而,有时候我们需要更加细粒度地控制 GPU 上的计算,这时就需要编写 CUDA 代码。通过编...
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...