然后 Worker 里的 CacheEngine 会具体调用 AttentionBackend 来做 swap/copy 等操作。因为不同的实现（FlashAttention, FlashInfer）下，最优的显存布局是不同的。vLLM 里具体如何实现 PagedAttention？最初 vLLM 自己用 CUDA 实现了 Paged Attention，但去年下半年 Flash A
这点FlashAttention和FlashDecoding就做了,因此PAv2借鉴了FA的切分思想。 5. 总结: vLLM的paged attention v1实现继承自FasterTransformers MHA实现,它和FlashAttention的并行任务划分方式不同。其中对KVCache layout的设计比较巧妙,充分利用了shared memory写带宽,是一种常用CUDA编程技巧。 本文是Attention算子优化宇宙第...
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: 在vLLM 的实现中,主要根据上述结构对 Attention 进行...
除了上述重大更新，vLLM V1 还引入了以下优化：分段 CUDA Graphs：缓解了 CUDA Graphs 的限制，提升了 GPU 利用率。Tensor-Parallel Inference：优化了多 GPU 推理架构，减少了进程间通信开销。Persistent Batch：通过缓存输入张量并仅应用差异更新，减少了 CPU 开销。FlashAttention 3：集成了高性能的注意力机制，支持...
Revert "[Kernel] Use flash-attn for decoding (vllm-project#3648)" (vl… … bd73ad3 WoosukKwon mentioned this pull request May 19, 2024 [Kernel] Add flash-attn back #4907 Merged dtrifiro pushed a commit to dtrifiro/vllm that referenced this pull request May 21, 2024 Revert "[...
speculative_draft_tensor_parallel_size=None, speculative_disable_mqa_scorer=False, speculative_model_quantization=None, speculative_acceptance_method='rejection_sampler', typical_acceptance_sampler_posterior_alpha=None, typical_acceptance_sampler_posterior_threshold=None, disable_logprobs_during_spec_decoding=...
FlashAttention 的实现逻辑可以参考下面关于 FlashAttention2 论文的截图，简而言之，即通过 Q 以分块遍历的方式对 KV 进行分块计算，同时逐步更新 O/P/rowmax 等数据，直到循环结束，再让 O 除以ℓ，即可实现 1-pass 的 FlashAttention 计算。对我们实现 KV 稀疏来说，需要重点注意的是，FlashAttention 的计算...
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。
[new feature] flash decoding ++#1568 Closed zyxnlpmentioned this issueJul 16, 2024 [Usage]: Flash Attention not working any more#4322 Closed I tried installing vllm with flash attn but it didn't work, my attempts: Install flash attention:```bash#my current vllm setup without flash#pip ...
vLLM承包了推理的调度策略和推理后端,其中推理后端vLLM提供了FlashAttention,XFormers等框架配合PagedAttention作为推理内核。 Triton+vLLM的部署各部分功能介绍 部署服务环境搭建 笔者的机器环境为显卡driver版本为535.154.05,该驱动最高支持的cuda版本为12.2。