TogetherAI新的LLM推理引擎性能超过vLLM和TGI,如下图所示: 定价合理,Llama-2–13b Chat不仅比GPT 3.5 Turbo便宜6倍,而且速度快1.85倍。 TogetherAI推理引擎的方法结合了以下三个关键技术: FlashAttention-2:可以提高LLM的训练和微调速度4倍以上,并在NVIDIA A100s上实现了72%的模型FLOP利用率。这一点很重要,因为传...
猛猿：图解大模型计算加速系列：FlashAttention V1，从硬件到计算逻辑 猛猿：图解大模型计算加速系列：Fl...
使用flash attention(和v2)和Paged attention优化transformer推理代码:并非所有模型都内置了对这些优化的支持,该技术可以对未使用该技术的模型可以进行优化; 优点: 所有的依赖项都安装在Docker中:会得到一个现成的环境; 支持HuggingFace模型:轻松运行自己的模型或使用任何HuggingFace模型中心; 对模型推理的控制:该框架提供了...
猛猿：图解大模型计算加速系列：Flash Attention V2，从原理到并行计算 猛猿：图解Mixtral 8 * 7b推理...
https://github.com/Dao-AILab/flash-attention Flash attention v2 was released claiming 2x speedups. Making an issue to remind myself to have a look at it. And also if anyone else wants to try implement it.
首先我们回顾一下 Attention 的计算公式：如上图所示，softmax 自身的计算过程是对 QK 的计算，同时是一种 2-pass 算法（循环 2 次），然而最终的计算目标 O 却可以通过 FlashAttention 算法，通过 1-pass（循环 1 次）进行实现。FlashAttention 的实现逻辑可以参考下面关于 FlashAttention2 论文的截图，简而言之...
LightLLM 是一个基于 Python 的 LLM 推理和服务框架，以轻量级设计、易于扩展和高速性能而闻名。LightLLM 利用许多备受好评的开源实现优势，包括 Faster Transformer、TGI、vLLM 和 Flash Attention 等。这些框架有着不同的技术特点，具体性能和优势也会因不同的应用场景、模型配置和硬件环境而有所差异，但依然没有...
LightLLM 是一个基于 Python 的 LLM 推理和服务框架,以轻量级设计、易于扩展和高速性能而闻名。LightLLM 利用许多备受好评的开源实现优势,包括 Faster Transformer、TGI、vLLM 和 Flash Attention 等。 这些框架有着不同的技术特点,具体性能和优势也会因不同的应用场景、模型配置和硬件环境而有所差异,但依然没有解决...
读 K、V Cache 时候只是做了一个 head_idx 的转换,会重复从显存读相同的 head。二、对于 seq length 很长情况没法适应,因为没有沿着 ctx_length 或者 batch 维度做切分。这点 FlashAttention 和 FlashDecoding 就做了,因此 PAv2 借鉴了 FA 的切分思想。
LightLLM 是一个基于 Python 的 LLM 推理和服务框架,以轻量级设计、易于扩展和高速性能而闻名。LightLLM 利用许多备受好评的开源实现优势,包括 Faster Transformer、TGI、vLLM 和 Flash Attention 等。 这些框架有着不同的技术特点,具体性能和优势也会因不同的应用场景、模型配置和硬件环境而有所差异,但依然没有解决...