继去年十月份的PyTorch大会发布了2.1版本之后，全世界各地的521位开发者贡献了3628个提交，由此形成了最新的PyTorch 2.2版本。新的版本集成了FlashAttention-2，使得scaled_dot_product_attention （SDPA）相较于之前的版本有了约2倍的性能提升。PyTorch 2.2还引入了一个新的TorchInductor提前扩展，称为 AOTInductor...
众所周知,在《Attention is All You Need》论文中首次提出了 Transformer 模型架构,并在近年广泛的应用于深度学习中的各个领域,例如在计算机视觉方向用于捕捉图像上的感受野,或者自然语言处理中用于定位关键token或者特征。 在Transformer 中抛弃了传统的 CNN 和 RNN,整个网络结构完全由 Scaled Dot Product Attention 和...
继去年十月份的PyTorch大会发布了2.1版本之后,全世界各地的521位开发者贡献了3628个提交,由此形成了最新的PyTorch 2.2版本。 新的版本集成了FlashAttention-2,使得scaled_dot_product_attention (SDPA)相较于之前的版本有了约2倍的性能提升。 PyTorch 2.2还引入了一个新的TorchInductor提前扩展,称为 AOTInductor,旨在为...
能够通过一行代码对已有的模型进行加速；GPU 量化：通过降低运算精度来加速模型；SDPA（Scaled Dot Product Attention ）：内存高效的注意力实现方式；半结构化 (2:4) 稀疏性：一种针对 GPU 优化的稀疏内存格式；Nested Tensor：Nested Tensor 把 {tensor, mask} 打包在一起，将非均匀大小的数据批处理到单个...
SDPA(Scaled Dot Product Attention ):内存高效的注意力实现方式; 半结构化 (2:4) 稀疏性:一种针对 GPU 优化的稀疏内存格式; Nested Tensor:Nested Tensor 把 {tensor, mask} 打包在一起,将非均匀大小的数据批处理到单个张量中,例如不同大小的图像; ...
新的版本集成了 FlashAttention-2,使得scaled_dot_product_attention(SDPA)相较于之前的版本有了约 2 倍的性能提升。 PyTorch 2.2 还引入了一个新的 TorchInductor 提前扩展,称为 AOTInductor,旨在为非 python 服务器端编译和部署 PyTorch 程序。 PyTorch 中的torch.distributed支持了一个叫作 device_mesh 的新抽象...
是在Scaled Dot-Product Attention 的基础上,分成多个头,也就是有多个Q、K、V并行进行计算attention,可能侧重与不同的方面的相似度和权重。 3. Self-attention 自注意力机制是在Scaled Dot-Product Attention 以及Multi-head attention的基础上的一种应用场景,就是指 QKV的来源是相同的,自己和自己计算attention,类似...
SDPA(Scaled Dot Product Attention ):内存高效的注意力实现方式; 半结构化 (2:4) 稀疏性:一种针对 GPU 优化的稀疏内存格式; Nested Tensor:Nested Tensor 把 {tensor, mask} 打包在一起,将非均匀大小的数据批处理到单个张量中,例如不同大小的图像; ...
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%。 AOTInductor AOTInductor是TorchInductor的扩展,用于处理导出的PyTorch模型,对其进行优化,并生成共享库以及...
Scaled Dot Product Attention:PyTorch中的高效多头注意力机制 在深度学习领域,注意力机制是一种重要的模型优化技术,主要用于提高神经网络对输入数据的表示能力。其中,Scaled Dot Product Attention是PyTorch库中的一段代码,用于实现Scaled Dot Product Attention算法。作为一种高效的注意力机制,它在多头注意力层处理中表现...