Attention优化|2w字原理&图解: 从Online-Softmax到FlashAttention V1/V2/V3

AI最新资讯2个月前发布 tree
43 0 0

今日应用


今日话题


Attention优化|2w字原理&图解: 从Online-Softmax到FlashAttention V1/V2/V3
Attention优化|2w字原理&图解: 从Online-Softmax到FlashAttention V1/V2/V3
 

重点标签 FlashAttention算法优化TransformerSelf-Attention在线Softmax

文章摘要


文章首先从Online-Softmax的角度切入,逐步深入讲解了3-pass Safe-Softmax、2-pass Online-Softmax以及1-pass FlashAttention的原理。接着,详细讲解了FlashAttention-1和FlashAttention-2算法中的优化点、FlashAttention IO复杂度分析以及适用场景,并探讨了FlashAttention在分布式训推中的应用。文章还通过图解的方式,通俗易懂地讲解了FlashAttention中关于MQA/GQA以及Causal Mask的处理。

FlashAttention算法的核心在于优化Self-Attention的计算效率和访存效率。文章指出,FlashAttention利用Tiling技术和Recompute策略,将整个Attention计算融合到单个CUDA Kernel中,从而显著减少了显存使用和HBM IO Accesses。此外,文章还提到了FlashAttention在工程实现上的一些细节,例如Block Size的设置对算法性能的影响。

在分析FlashAttention V1和V2的优化点时,文章提到了减少非matmul的冗余计算、增加Tensor Cores运算比例、改进循环顺序以增加seqlen维度的并行性等。这些优化使得FlashAttention在特定场景下能够提供更快的Attention计算。

然而,文章也指出了FlashAttention的一些局限性。例如,当headdim较大时(如headdim > 256),FlashAttention可能不是最优选择。这是因为FlashAttention的IO复杂度在这种情况下可能不如原生的Attention计算。文章通过IO复杂度分析,帮助读者理解FlashAttention在不同场景下的适用性和性能表现。

总之,本文为读者提供了一个全面而深入的FlashAttention算法解析,不仅涵盖了算法原理和优化细节,还探讨了其在实际应用中的性能表现和局限性。通过图解和原理分析,文章使读者能够通俗易懂地掌握FlashAttention算法及其在大型语言模型领域的应用。

文章来源


原文地址: 点我阅读全文
原文作者: 极市平台

© 版权声明

相关文章

暂无评论

暂无评论...