社区项目 github.com/harrisonvand 已支持直接纯 CUDA 运行 RWKV,用户可以直接运行 exe,不需要 pytorch 也不需要装 CUDA(开发者编译需要装 CUDA,用户运行不需要装 CUDA)。 编译方法:进 examples 的项目目录,执行 build.bat 之类。先装 VS2022(VC++)。目前这个项目的 bug 很多,例如生成不了中文,大家欢迎提 iss...
RwkvLinearAttention 是前面提到的自定义PyTorch函数,用于在CUDA设备上计算注意力。 总的来说,rwkv_linear_attention 函数是一个统一的RWKV模型注意力计算函数,根据输入情况自动选择在CPU或CUDA设备上执行注意力计算。这样的设计旨在充分利用CUDA加速并提供CPU后备计算的选项,以确保在不同的硬件环境下都能正常运行RWKV模...
软件实现 RWKV 最初使用 PyTorch 深度学习库和自定义 CUDA 内核（它用于 WKV 计算）来实现。尽管 RWKV 是一个通用循环网络，但其当前的实现主要集中在语言建模任务（RWKV-LM）。该模型架构包含了一个嵌入层，为此研究者遵循第 4.7 节中的设置，并按照第 4.6 节中的原则依次应用几个相同的残差块，具体如上...
而RWKV模型的优势是：支持100多种语言，有利于全球化部署；相比传统Transformer模型，运行能耗低得多，能够在包括树莓派等各种设备上高效运行。如下图所示，生成更多token所需的计算资源随token数增加而线性增加，cuda_rwkv-4-pile-3b的曲线在整个过程中相对低了一大截，表明在相同量token情况下，这个模型GPU消耗更为...
如下图所示,生成更多token所需的计算资源随token数增加而线性增加,cuda_rwkv-4-pile-3b的曲线在整个过程中相对低了一大截,表明在相同量token情况下,这个模型GPU消耗更为高效。 而能耗对于设备电池寿命而言至关重要。 当然这些只是猜测,关于微软的真实用意,团队表示后续将密切关注。
RWKV 最初使用 PyTorch 深度学习库和自定义 CUDA 内核(它用于 WKV 计算)来实现。尽管 RWKV 是一个通用循环网络,但其当前的实现主要集中在语言建模任务(RWKV-LM)。该模型架构包含了一个嵌入层,为此研究者遵循第 4.7 节中的设置,并按照第 4.6 节中的原则依次应用几个相同的残差块,具体如上图 2 和 3 所示...
RWKV-6有data-dependent dynamic decay,这是传统RNN的东西。这个我在RWKV-2的时候就计划做,在我github上RWKV-2的介绍图就写了,但是写CUDA费事,就一直没做。后来听说Mamba做了,那么我就做呗,我用自己的方法。如果你看过我CUDA,我的方法有点意思。
RWKV-6有data-dependent dynamic decay,这是传统RNN的东西。这个我在RWKV-2的时候就计划做,在我github上RWKV-2的介绍图就写了,但是写CUDA费事,就一直没做。后来听说Mamba做了,那么我就做呗,我用自己的方法。如果你看过我CUDA,我的方法有点意思。
RWKV 最初使用 PyTorch深度学习库和自定义 CUDA 内核(它用于 WKV 计算)来实现。尽管 RWKV 是一个通用循环网络,但其当前的实现主要集中在语言建模任务(RWKV-LM)。该模型架构包含了一个嵌入层,为此研究者遵循第 4.7 节中的设置,并按照第 4.6 节中的原则依次应用几个相同的残差块,具体如上图 2 和 3 所示。
训练和发布更大版本的Finch,如7B和14B参数,并通过MoE降低推理和训练成本,进一步扩展其性能。 对Finch的CUDA实现做进一步优化(包括算法改进),带来速度的提升和更大的并行化。 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2404.05892.pdf —完— 量子位 QbitAI · 头条号签约 关注我们,第一时间获知前沿科技动态...