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在GPU上加速RWKV6模型的Linear Attention计算
重点标签 RWKV模型、Linear Attention、推理加速、Triton、CUDA
文章摘要
摘要：
本文主要探讨了RWKV 6模型的Linear Attention模块的推理加速方法。文章首先介绍了flash-linear-attention仓库，该仓库旨在对各种线性Attention架构进行工程加速，包括RWKV6模型。接着，文章分析了RWKV6 Linear Attention模块的naive实现、RWKV-CUDA的RWKV6 Linear Attention CUDA kernel实现以及flash-linear-attention里的RWKV6 Linear Attention实现。文章还提供了相关的资料链接，以便读者更深入地了解RWKV 6架构。
文章通过使用PyTorch Profiler TensorBoard插件对程序的性能进行分析，明确了RWKV6模型中`rwkv6_linear_attention_cpu`函数的性能瓶颈。作者使用了flash-linear-attention库中的`fused_recurrent_rwkv6`和`chunk_rwkv6`两个核心API来加速计算，并进行了性能分析。结果显示，使用cuda优化的`rwkv6_cuda_linear_attention`在端到端耗时方面是最快的，而Triton实现的`fused_recurrent_rwkv6`和`chunk_rwkv6` kernel本身的计算更快。
文章最后总结了不同方法的性能表现，其中手工优化的`rwkv6_cuda_linear_attention`在端到端耗时方面表现最佳，而Triton实现的kernel在计算速度上更快。作者建议，对于非CUDA专业人士，可以深入学习和使用Triton，因为它提供了足够的性能优化能力，并且可以更深入地理解GPU体系架构。
重点内容：
1. RWKV 6模型的Linear Attention模块推理加速方法。
2. flash-linear-attention仓库的使用和优化方式。
3. 对比naive实现、RWKV-CUDA和flash-linear-attention实现的性能。
4. 使用PyTorch Profiler TensorBoard插件进行性能分析。
5. 通过kernel fuse减少计算耗时，提高性能。
6. Triton实现的kernel在计算速度上的优势。
7. 对于非CUDA专业人士，Triton是一个很好的学习和使用选择。
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原文作者: 极市平台
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