Attention:各种大粒度的Flash Attention,Paged Attention,各种quantized kernel已经把活干完了,还有你graph compiler什么事吗? 所以现在流行的llm inference framework虽然都用了torch,但是都没有用torch.compile。毕竟graph compiler不会告诉你哪里quantize不会丢太多效果,也不能从attention里qkv/softmax的定义推导出flash a...
I'm trying to replace F.scaled_dot_product_attention with flash decoding kernel for faster inference. However, while the flash decoding function works well in the eager mode, I cannot make it work with torch.compile(). It seems that torc...
torch.compile即使相对于朴素实现提升较明显，但效果仍然比不过flash attention和memory efficient attention。从上可以得出初步结论：Pytorch的scaled_dot_product_attention一般来说总会比我们手动实现的Attention算子更加高效，flash attention实现可以无脑用。torch.compile对于朴素的模型实现有较好的加速效果，但仍然比不过高度...
FlashAttention-2 通过优化 GPU 上不同线程块和 warps 之间的工作分区,来解决占用率低或不必要的共享内存读写。 FlashAttention-2 调整了算法以减少非 matmul 的计算量,同时提升了 Attention 计算的并行性(即使是单个头,也可以跨不同的线程块,以增加占用率),在每个线程块中,优化 warps 之间的工作分配,以减少通过...
当使用自定义kernel时,我们需要通过暴露其API来包装每个kernel以供torch.compile使用。这涉及指示哪些参数被原地修改,如何修改,以及基于输入,它们的返回值将具有什么形状和步幅。在我们的情况下,SDPA Flash attention已经适当集成,我们能够让该kernel与torch.compile一起工作,没有图断裂。
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - torch.compile slows down paged flash attention · pytorch/pytorch@d548417
训练 / 微调方案的高性能来源于新的异构内存管理系统 Gemini 和高性能算子（包括 Flash attention 2）...
在算子优化层面,TorchAcc 引入 FlashAttention 技术来提升 Attention 模块的执行效率。首先,通过 XLA 的 custom call 功能,将 FlashAttention 的实现无缝地融入到了 OpenXLA 编译器和运行时框架中。这意味着 FlashAttention 可以直接在 XLA 内核层级被执行,从而充分利用硬件加速能力。
折柳 帖子 1 回复 96 是支持的,可参照此文档torch_npu.npu_incre_flash_attention-torch_npu-Ascend Extension for PyTorch自定义API-PyTorch2.1.0-API 参考-Ascend Extension for PyTorch6.0.RC1开发文档-昇腾社区 5楼回复于2024-10-19 09:28:00 显示10 1 我要发帖子 ...
想了解一下 torch_npu 上的算子实现,尤其是fa上的,但貌似并没有找到实现wangchuanyi 帖子 82 回复 2759 您好,参考下这里:https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/60RC1/apiref/apilist/ptaoplist_000141.html,如果还需要更底层的信息暂未开源 已采纳 1楼回复于2024-07-09 17:45:54 key:...