Flash Cosine Similarity Attention: 高效注意力机制的实现

Flash Cosine Similarity Attention: 高效注意力机制的实现

flash-cosine-sim-attention Implementation of fused cosine similarity attention in the same style as Flash Attention 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/flash-cosine-sim-attention

1. 项目基础介绍

Flash Cosine Similarity Attention 是一个开源项目，旨在实现一种高效、稳定的注意力机制。该项目由优快云公司开发的InsCode AI大模型提供，主要使用 Python 和 CUDA 编程语言进行开发。项目基于PyTorch框架，通过优化传统注意力机制的算法，提供了一种内存效率更高、速度更快的解决方案。

2. 项目的核心功能

该项目的核心功能是实现了Flash Cosine Similarity Attention Mechanism，这种机制在保持传统注意力机制效果的同时，通过采用L2归一化查询和键，避免了跟踪行最大值的需求，从而简化了算法。主要特点如下：

• 稳定性：通过L2归一化，提高了算法的数值稳定性。
• 高效性：减少了计算和存储的需求，使算法更加高效。
• 长序列支持：对于超过2048长度的序列，该算法在内存使用上更为高效。
• 灵活应用：支持自注意力、交叉注意力、带掩码的注意力以及自回归注意力等多种应用场景。

3. 项目最近更新的功能

最近更新的功能包括：

• 性能优化：对CUDA内核进行了优化，以提高在不同架构上的性能，特别是在A100等显卡上。
• 功能扩展：增加了对单头键/值的支持，使得算法更加灵活。
• 稳定性和兼容性改进：针对不同头尺寸的注意力机制进行了调试和优化，以提高稳定性和兼容性。
• 文档和示例代码：更新了项目文档和示例代码，使得用户更容易理解和使用该库。

该项目持续更新，社区对其进行了广泛的应用和测试，不断优化算法性能和稳定性，为用户提供了一个高效的注意力机制解决方案。

flash-cosine-sim-attention Implementation of fused cosine similarity attention in the same style as Flash Attention 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/flash-cosine-sim-attention