os.environ["RWKV_CUDA_ON"] = '0' # '1' to compile CUDA kernel (10x faster), requires c++ compiler & cuda libraries parser = ArgumentParser() parser.add_argument("--strategy", default="cpu fp32", type=str) # parser.add_argument("--strategy", default="cuda fp16", type=str) pars...
os.environ["RWKV_V7_ON"] = "1" # enable this for rwkv-7 models os.environ["RWKV_JIT_ON"] = "1" os.environ["RWKV_CUDA_ON"] = "0" # !!! '1' to compile CUDA kernel (10x faster), requires c++ compiler & cuda libraries !!! from rwkv.model import RWKV from rwkv.utils...
1.接下来,返回根目录,进入v2文件夹,打开chat.py 这一部分决定了显存占用和内存占用,纯GPU运算是最快的,具体请根据自己的硬件水平进行调节,我的显存为8g,在关闭cuda编译的情况下无法运行7b模型。 图14 详见下图 图15 2.这里两行,上面不用管,下面的["RWKV_CUDA_ON"] = '1'时,为开启cuda编译模式,会提升推...
ChatRWKV v2版本已实现CUDA内核优化，支持INT8运行，3090显卡下的速度可达23 token/s。升级到最新代码，使用pip安装rwkv并设置os.environ["RWKV_CUDA_ON"] = '1'即可体验优化效果（请注意，Linux下编译相对简单，而Windows用户需安装vc 2022 build tools）。由于RWKV基于RNN架构，其运行速度和显存使用...
set(USE_CUDAON)set(USE_CUTLASSON)set(USE_CUBLASON) 即启用了CUDA,并开启了2个加速库CUTLASS和CUBLAS。然后在build目录下执行cmake .. && make -j32即可。 最后可以考虑把Relax添加到PYTHONPATH环境变量里面使得全局可见,在~/.bashrc上输入以下内容: ...
其次,RWKV-CUDA 是 RWKV 系列模型迭代中针对 Linear Attention 模块的改进开发的自定义高性能 cuda kernel(https://github.com/BlinkDL/RWKV-CUDA)。flash-rwkv(https://github.com/BBuf/flash-rwkv)仓库在 RWKV-CUDA 的最优性能算子的基础上进行了封装,提供了rwkv5_cuda_linear_attention和rwkv6_cuda_...
精简版:经过一些profile发现flash-linear-attention中的rwkv6 linear attention算子的表现比RWKV-CUDA中的实现性能还要更好,然后也看到了继续优化triton版本kernel的线索。接着还分析了一下rwkv6 cuda kernel的几次开发迭代以此说明对于不懂cuda以及平时无法从擅长cuda的大佬身上取经的人比如我就完全放弃cuda了,可以深入...
model=model.cuda() model=model.eval() mutex.release() thread_load_model=threading.Thread(target=load_model) thread_load_model.start() fromlangchain.embeddingsimportHuggingFaceEmbeddings embeddings=HuggingFaceEmbeddings(model_name=embeddings_path)
CUDA kernel v3 = fwd 3.4ms bwd 23ms (B-group) More test on RTX3090: pytorch = fwd 14ms bwd 65ms CUDA kernel v3 = fwd 0.8ms bwd 5.5ms How to use:python run.pyand it will compile everything for you (pip install Ninjaif you don't have it)....
在不久的将来,RWKV 还可以使用optimum库提出的加速技术。rwkv.cpp或rwkv-cpp-cuda仓库涉及的其中一些技术在库中已标明。 致谢 我们Hugging Face 团队非常感谢 Bo 和 RWKV 社区抽出宝贵时间来回答关于架构的问题,以及非常感谢他们的帮助和支持。我们很期待在 HF 生态中看到更多 RWKV 模型的应用。我们还要感谢Johan...