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...
Torch.compile：PyTorch 模型编译器， PyTorch 2.0 加入了一个新的函数，叫做 torch.compile ()，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；Neste...
PyTorch 的 SDPA 操作基于 Flash Attention、FlashAttentionV2 和 xFormer 的内存高效注意力原理构建,可以显着加快 GPU 注意力。与 torch.compile 相结合,这个操作允许在 MultiheadAttention 的变体中表达和融合一个共同的模式。经过一小部分更改后,现在模型可以使用 scaled_dot_product_attention。
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...
使用PyTorch 的原生 scaled_dot_product_attention,可以显著增加批处理大小。下图为批大小为 32 及以上的变化。 之后,该研究又实验了 Triton,NestedTensor 、批处理 Predict_torch, int8 量化,半结构化 (2:4) 稀疏性等操作。 例如本文使用自定义 positional Triton 内核,观察到批大小为 32 的测量结果。
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...
SDPA的全称为Scaled Dot-Product Attention, 属于乘性注意力机制, 简单一句话来说就是,根据Query (Q)与Key之间的匹配度来对Value进行加权,而事实上不管是Query, Key还是Value都来自于输入,因此所谓的SDPA本质上是对输入信息信息进行重组。 SDPA的形式化定义如下: ...