2. Flash Attention 2.1 传统IO方式 先来看看原始attention的实现: 从HBM加载QK到SRAM 计算QK矩阵 将S写入到HBM 将S加载到SRAM 计算softmax 将P写入到HBM 将P和V加载到SRAM 计算O=PV 返回O 有很多临时变量S、P的读写,随着序列长度N增长,他们的缓存大小为N^2 2.2 制约因素 在模型训练过程中,制约训练速度有...
然后在模型forward过程中调用flash_attention做注意力分值计算时会按照slot_mapping指引位置将本层的kv cache存储到vllm初始化过程中分配的全零张量中,这部分是用cuda函数做的,具体在flash_attn.py 289 行左右:ops.reshape_and_cache_flash( key, value, key_cache, value_cache, attn_metadata.slot_mapping....
正如上文所说的注意事项，FlashAttention 虽然没有输出 softmax 打分，但却计算了 rowmax/ℓ这些中间值，因而，我们参考 Online Softmax: 2-pass 算法，利用 rowmax/ℓ的输出，就可以实现 KV 稀疏的具体打分 S。在工程上，只需要对对 FlashAttention 进行如下的改进，即可满足诉求：FlashAttention 增加了 rowma...
Your current environment Driver Version: 545.23.08 CUDA Version: 12.3 python3.9 vllm 0.4.2 flash_attn 2.4.2~2.5.8 (I have tried various versions of flash_attn) torch 2.3 🐛 Describe the bug Cannot use FlashAttention-2 backend because the ...
We've been very happy to see FlashAttention being widely adopted in such a short time after its release. This page contains a partial list of places where FlashAttention is being used. FlashAttention and FlashAttention-2 are free to use and modify (see LICENSE). Please cite and credit Flas...
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。
Attention 首先先了解下作为 Transformer 模型核心功能的 Attention(本文中仅介绍 GPT2 的多头 Attention)。如下图所示,右图为Multi-Head Attention,左图是是DotProductAttention,我们平时所接触的FlashAttention、PagedAttention、FlashDecoding都是这个层面的计算。具体计算公式为: ...
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...
docker run-d-eCUDA_VISIBLE_DEVICES=5,7-eOLLAMA_FLASH_ATTENTION=1-eOLLAMA_NUM_PARALLEL=64-v ollama:/root/.ollama-v/home/ly/:/mnt/data-p11436:11434--name ollama6 ollama/ollama serve Modelfile.txt文件这样写: 代码语言:javascript
它在吞吐量和灵活性方面表现出色,具有最先进的服务功能、通过 PagedAttention 实现的高效内存管理功能以及持续的请求批处理。它的性能通过 CUDA/HIP 图执行和优化的 CUDA 内核得到了提升。VLLM 支持多种量化方法,并且与流行的 HuggingFace 模型无缝集成。它还提供了多种解码算法、张量和管道并行处理、流式输出等高吞吐...