SDPBackend.EFFICIENT_ATTENTION: {"enable_math":False,"enable_flash":False,"enable_mem_efficient":True} }# 基本版,不指定print(f"基本对照方案 运行时间:{torch_timer(F.scaled_dot_product_attention, query, key, value):.3f}
本文主要是Pytorch2.0 的小实验,在MacBookPro 上体验一下等优化改进后的Transformer Self Attention的性能,具体的有 FlashAttention、Memory-Efficient Attention、CausalSelfAttention 等。主要是torch.compile(model) 和 scaled_dot_product_attention的使用。 相关代码已上传GitHub:https:///chensaics/Pytorch2DL Pytorch...
但在Pytorch自带的math,flash,memeory efficient attention实现上速度均有不同程度变慢,显存占用略有减小。 torch.compile即使相对于朴素实现提升较明显,但效果仍然比不过flash attention和memory efficient attention。 从上可以得出初步结论: Pytorch的scaled_dot_product_attention一般来说总会比我们手动实现的Attention算子...
不同优化方法的步骤时间对比(数值越低表示性能越好),xFormer的memory_efficient_attention表现最为出色,在评估时实现了约3倍的性能提升,在训练时获得了约2倍的加速。这里需要特别说明的是,这些性能数据不应被视为普适性结论。在实际应用中,不同注意力计算方法的性能表现会因具体的模型架构、硬件配置和应用场景而呈现...
// Memory Efficient Attention requires a padded attn mask bias // This function pads the attn_mask bias to be a multiple of 16 // Then slices the padded bias to the original size // We apply this function to the top level SDPA so that ...
不同优化方法的步骤时间对比(数值越低表示性能越好),xFormer的memory_efficient_attention表现最为出色,在评估时实现了约3倍的性能提升,在训练时获得了约2倍的加速。这里需要特别说明的是,这些性能数据不应被视为普适性结论。在实际应用中,不同注意力计算方法的性能表现会因具体的模型架构、硬件配置和应用场景而呈现...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - [ROCm] CK Memory-Efficient Attention (attention bias support) · pytorch/pytorch@a71d8b7
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，Windows用户可以强制使用sdp_kernel，仅启用Flash Attention的上下文管理器。而在2.2中，如果必须使用 sdp_kernel 上下文管理器，请使用memory efficient或math内核（在Windows上）。在FlashAttention-2的加持之下...
实现“Transformer Attention Score”的融合计算,实现的计算公式如下: 参数说明: query:Device侧的Tensor,数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16,数据格式支持ND。综合约束请见约束说明。 key:Device侧的Tensor,数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16,数据格式支持ND。综合约束请见约束说明。
[ROCm] CK Memory-Efficient Attention (attention bias support) #159351 Sign in to view logs Sign in to view logs Summary Summary Jobs assign Run details Usage Workflow file Triggered via issue March 11, 2025 18:57 pytorchmergebot commented on #147778 daff65d Status Success...