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...
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...
defscaled_dot_product_attention(q,k,v,mask=None): matmul_qk=torch.matmul(q,k.transpose(-2,-1)) dk=q.size()[-1] scaled_attention_logits=matmul_qk/torch.sqrt(torch.tensor(dk,dtype=torch.float32)) ifmaskisnotNone: scaled_attention_logits+=(mask*-1e9) attention_weights=F.softmax(scal...
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...
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...
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; ...
我们将数据重塑,使得高度(h)和宽度(w)的维度合并成“序列”维度,类似于传统Transformer模型的输入,而通道维度则变成嵌入特征维度。使用torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention,因为这个实现包含了flash attention,这是一种优化版的注意力机制,...
from torch.nn.functionalimportscaled_dot_product_attention # shapes:(batch_size,seq_len,num_heads,head_dim)query=torch.randn(1,256,8,64)key=torch.randn(1,256,8,64)value=torch.randn(1,256,8,64)output=scaled_dot_product_attention(query,key,value)print(output.shape)# torch.Size([1,256,...
我们可以通过调用新的scaled_dot_product_attention() 函数直接使用缩放点积注意力(SPDA)内核。以前我们想要加速训练,要使用第三方库,比如Flash Attention、xFormers等,现在都被原生支持到框架中了,具体的是在 torch.nn.MultiheadAttention 和 TransformerEncoderLayer 中。
🐛 Describe the bug With torch v2.1, scaled_dot_product_attention on GPU gives nan when a sequence has all large negative values (e.g torch.finfo(q.dtype).min - in order to mean no attention at all places). On CPU, it won't give nan. With...