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}microseconds")# 基本对照方案 运行时间: 17542.618 microsecondswithsdp_kernel...
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...
// 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...
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@651e6aa
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...
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,torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention的速度提升了大约 2 倍,在 A100 GPU 上达到了理论计算峰值的 50%-73%。
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)。