RWKV6 推理 Prefill 阶段的性能瓶颈就在于 RWKV6 模型代码中的rwkv6_linear_attention_cpu函数:https://huggingface.co/RWKV/rwkv-6-world-1b6/blob/main/modeling_rwkv6.py#L54-L104def rwkv6_linear_attention( training, receptance, key, value, time_decay, time_first, state, ): no_cuda = ...
RWKV6 推理 Prefill 阶段的性能瓶颈就在于RWKV6模型代码中的rwkv6_linear_attention_cpu函数:https://huggingface.co/RWKV/rwkv-6-world-1b6/blob/main/modeling_rwkv6.py#L54-L104 def rwkv6_linear_attention( training, receptance, key, value, time_decay, time_first, state, ): no_cuda = any(...
RWKV相比于LLama等开源大模型开发难度是更大的,因为它需要支持World HF Tokenizer以及各个版本独立的cuda kernel,但幸运的是在开源社区的努力下这些问题目前得到了部分解决。我个人也参与了一些开源项目,比如开发HF World Tokenizer以及HF RWKV 5/6 Model的https://github.com/BBuf/RWKV-World-HF-Tokenizer,然后为了...
6. RWKV World v2 数据集 我们在新的 RWKV World v2 数据集上训练我们的模型，这是一个新的多语...
o, state = chunk_rwkv6(r, k, v, w, u=u, scale=1., initial_state=s, output_final_state=True) x = rearrange(o, 'b h l d -> b l (h d)') return x, state elif os.environ["RWKV_TRAIN_TYPE"] == 'states': def RUN_CUDA_RWKV6_STATE(B, T, C, H, r, k, v, w...
cuda continous_rwkv6.cu continous_rwkv6_op.cpp model.py tokenizer __init__.py rwkv_vocab_v20230424.txt special_tokens_map.json tokenization_rwkv_world.py tokenizer_config.json 9 files changed +66217 -131lines changed continous_chunk.py +18-16 Original file line numberDiff line numb...
Rated Voltage Ratio 10/0.4kv, 6/0.4kv, 6.3/0.4kv, 10.5/0,4kv No Load Loss 400 W Load Loss 3050 W Tapping Range ± 5% Short Circuit Impedance 4.0 % No-Load Current 1.2 % Oil Weight 200 KG Machine Body Weight 700 KG Total Weight 1130 ...
其中B表示的是Batch,H表示Attention头数量,L表示序列长度,D表示Head dim。 从上面的naive_recurrent_rwkv6中关于在序列长度循环中的每个张量的shape分析以及算子类型分析可以发现所有的操作均是Elemenwise操作,这是一个典型的带宽受限问题。 然后从naive的代码还可以得到的一个信息是它在D维度的计算一直都是一个整体,...
这段代码就是要分别profile hf_rwkv6_linear_attention_cpu,rwkv6_cuda_linear_attention,fused_recurrent_rwkv6,chunk_rwkv6这三个api看一下它们的性能表现以及GPU kernel的详细使用情况。但这段代码中有一些需要说明的地方: hf_rwkv6_linear_attention_cpu这个api接收的输入Tensor形状和fla包提供的两个加速api...
Usehttps://github.com/BlinkDL/RWKV-LM/blob/main/RWKV-v5/make_data.pyto tokenizer it using World tokenizer into binidx, suitable for finetuning World models. Rename the base checkpoint in your model folder to rwkv-init.pth, and change the training commands to use --n_layer 32 --n_em...