Native Sparse Attention 使用教程

Native Sparse Attention 使用教程

native-sparse-attention 🐳 Efficient Triton implementations for "Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/na/native-sparse-attention

1. 项目介绍

Native Sparse Attention 是一种高效的三重注意力实现，旨在为硬件对齐和原生可训练的稀疏注意力提供优化方案。该项目基于 Triton，为稀疏注意力机制在硬件上的高效实现提供了支持，同时在训练过程中保持了原生的可训练性。

2. 项目快速启动

环境准备

首先，您需要克隆 Native Sparse Attention 仓库并安装所需的依赖：

git clone https://github.com/fla-org/native-sparse-attention.git
cd native-sparse-attention
git submodule update --init --recursive
pip install .

验证安装

为了验证 Native Sparse Attention 的安装是否正确，您可以通过以下命令运行测试：

pytest tests/test_nsa.py

示例代码

下面是一个使用 Native Sparse Attention 的简单示例：

from native_sparse_attention.ops.parallel import parallel_nsa
import torch

B, T, H, HQ, D = 4, 2048, 4, 64, 64
block_size = 64
window_size = 64

q = torch.randn((B, T, HQ, D), dtype=torch.float32, device='cuda').requires_grad_(True)
k = torch.randn((B, T, H, D), dtype=torch.float32, device='cuda').requires_grad_(True)
v = torch.randn((B, T, H, D), dtype=torch.float32, device='cuda').requires_grad_(True)
g_slc = torch.rand((B, T, HQ), dtype=torch.float32, device='cuda').requires_grad_(True)
g_swa = torch.rand((B, T, HQ), dtype=torch.float32, device='cuda').requires_grad_(True)

# 随机生成的块索引
block_indices = torch.full((B, T, H, T), T, dtype=torch.long, device='cuda')
for b in range(B):
    for t in range(T):
        for h in range(H):
            i_i = torch.randperm(max(1, t // block_size))[:T]
            block_indices[b, t, h, :len(i_i)] = i_i

block_indices = block_indices.sort(-1)[0]
block_counts = torch.randint(1, T + 1, (B, T, H), device='cuda')

parallel_nsa(
    q=q,
    k=k,
    v=v,
    g_slc=g_slc,
    g_swa=g_swa,
    block_indices=block_indices,
    block_counts=block_counts,
    block_size=block_size,
    window_size=window_size,
)

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 自然语言处理：在 NLP 任务中，如机器翻译、文本分类等，Native Sparse Attention 可以提高计算效率，同时保持模型性能。
• 计算机视觉：在 CV 领域，特别是在处理图像序列时，该技术可以帮助模型更高效地进行特征提取。

最佳实践

• 在使用 Native Sparse Attention 时，建议根据任务的实际情况调整 block_size 和 window_size 参数，以获得最佳的效率和性能平衡。
• 针对不同的硬件平台，可能需要对代码进行微调，以充分利用硬件特性。

4. 典型生态项目

当前，Native Sparse Attention 在开源社区中已有一些生态项目，例如：

• Flame：一个为 Native Sparse Attention 提供训练支持的项目。
• Triton：一个为 GPU 加速提供支持的项目，Native Sparse Attention 就是基于此项目实现的。

通过这些生态项目，用户可以更方便地集成和使用 Native Sparse Attention。

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