flash attention原理

最新推荐文章于 2025-03-16 22:20:35 发布
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分类专栏： 大模型LLM面试指南 文章标签： 人工智能 机器学习 数据挖掘 深度学习
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Flash Attention的核心原理可以总结为:

  1. 动机和目标
    传统的自注意力机制在transformer模型中存在计算和内存效率低下的问题,尤其是对于长序列输入。Flash Attention旨在通过优化数据布局和计算流程,降低注意力计算的内存访问开销,提高计算效率。
  2. 切块(Tiling)策略
    Flash Attention将输入的查询(Query)、键(Key)和值(Value)矩阵切分成多个小块(tile),而不是一次性将整个矩阵加载到GPU内存中。这样可以充分利用GPU的有限内存带宽。
  3. 内存层次利用
    Flash Attention将计算过程分散到GPU的不同内存层次(HBM和SRAM)。小的数据块被加载到高带宽的SRAM中进行计
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解锁 LLM 推理速度：深入 FlashAttention 与 PagedAttention 的原理与实践
kakaZhui的博客
05-08 316
大型语言模型 (LLM) 已经渗透到我们数字生活的方方面面，从智能问答、内容创作到代码辅助，其能力令人惊叹。然而，驱动这些强大模型的背后，是对计算资源（尤其是 GPU）的巨大需求。在模型推理 (Inference)阶段，即模型实际对外提供服务的阶段，速度 (Latency)和吞吐量 (Throughput)成为了衡量其可用性的关键指标，也是部署时面临的核心挑战。Transformer 架构作为现代 LLM 的基石，其核心的自注意力 (Self-Attention)
NLP高频面试题（二十）——flash attention原理
最新发布
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03-27 610
FlashAttention是一种针对Transformer模型中自注意力机制的优化算法，旨在提高计算效率并降低内存占用，特别适用于处理长序列任务。在Transformer架构中，自注意力机制的计算复杂度和内存需求随着序列长度的平方增长。这意味着当处理较长序列时，计算和内存负担会显著增加，导致模型训练和推理的效率降低。
FlashAttention原理：从原始Attention到FlashAttention
qq_43527718的博客
09-26 3437
以前的attention加速方法旨在减少attention的计算和内存需要，如sparse-attention、low-rank approximation等，但由于它们主要关注FLOP reduction，且倾向于忽略内存访问的开销，所以都没有达到wall-clock speedup。FlashAttention比普通attention的HBM（GPU high bandwidth memory）访问量更少，并适用于一系列SRAM大小。
FlashAttention/ PagedAttention原理,大模型加速
stephen147的博客
07-10 2534
1.1 GPU 硬件特点 由于 FlashAttention 计算 self-attention 的主要关键是有效的硬件使用，所以了解GPU内存和各种操作的性能特征是很有必要的。 以 A100 (40GB HBM) 为例，下面显示其内存层次结构的粗略图。SRAM内存分布在108个流式多处理器(SMs)上，每个处理器192KB。片上SRAM比HBM快得多，但比HBM小得多，在计算方面，使用Tensor Core的BFLOAT16 的理论峰值吞吐量为 312 TFLOPS。GPU 的典型操作方式是使用大量的线程
FlashAttention的原理及其优势
weixin_63866037的博客
01-13 1365
FlashAttention 是一种高效且内存优化的注意力机制实现方法，通过分块计算和内存访问优化，显著降低了注意力机制的计算开销。它不仅适用于现有的Transformer模型，还为未来更大规模的模型提供了可能性。随着深度学习模型的不断扩展，FlashAttention 将成为解决计算和内存瓶颈的重要工具。
通透理解FlashAttention(含其2代和第3代)：全面降低显存读写、加快计算速度
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10-06 7万+
因此，可以确认：在 MQA 中，除了 query 向量还保存着 8 个头，key 和 value 向量都只剩 1 个「公共头」了，这也正好印证了论文中所说的「所有 head 之间共享一份 key 和 value 的参数」所以，上面讲到计算注意力的主要瓶颈是显存访问，因此减少对HBM的读写次数，有效利用更高速的SRAM来进行计算是非常重要的，而GPU有大量的线程来执行某个操作，称为。(需要注意的是，模型训练通常会影响到算子融合的效果，因为为了后向传递计算梯度，通常需要将某些中间结果写入到HBM中)
FlashAttention的核心优化原理解析（快收藏）
Jason160918的博客
01-29 1078
这个代码实现了一个基本的注意力机制，其中包括将输入分割成多个头、计算查询和键之间的得分、应用 softmax 函数进行归一化、结合值，以及最后的输出线性层。请注意，这不是一个完整的、优化的实现，而是为了演示其核心思想而设计的。在传统的注意力机制中，计算过程需要频繁地读写内存，这会导致显著的延迟。它对矩阵乘法（Transformer 中注意力机制的关键操作）进行了优化，以减少不必要的计算和提高并行处理能力。对于长序列，FlashAttention 可能采用分块处理的方法，将长序列分成较小的部分进行并行计算。
Flash attention入门
weixin_40777649的博客
05-15 2274
flashAtention其加速的原理是非常简单的，也是最基础和常见的系统性能优化的手段，即通过利用更高速的上层存储计算单元，减少对低速更下层存储器的访问次数，来提升模型的训练性能。首先，从HBM中读取完整的Q和K矩阵（每个大小为N x d），计算点积得到相似度得分S（大小为N x N），需要进行O(Nd + N^2)次HBM访问。将原始的注意力矩阵分解成更小的子矩阵，然后分别对这些子矩阵进行计算，只要这个子矩阵的大小可以在SRAM内存放，就可以在计算过程中只访问SRAM。
flash Attention和paged Attention的区别是什么
强化学习曾小健
10-11 345
Flash Attention是一种高效的注意力计算方法，旨在通过优化内存访问和计算流程来提升性能。它采用了分块（tiling）技术，将注意力计算分为小块，以减少对全局内存的访问，并在计算softmax时避免存储整个注意力矩阵。
手撕Flash Attention！原理解析及代码实现
强化学习曾小健
05-28 3616
Flash Attention 的动机是尽可能避免大尺寸的注意力权重矩阵在 HBM 和 SRAM 之间的换入换出。tiling和。tiling 的基本思路：不直接对整个输入序列计算注意力，而是将其分为多个较小的块，逐个对这些块进行计算，增量式地进行 softmax 的规约。规约过程中只需要更新某些中间变量，不需要计算整个注意力权重矩阵。
加速attention计算的工业标准：flash attention 1和2算法的原理及实现
bug404
10-07 7519
transformer模型大火，flash attention技术同时也被提出用于加速attention的计算，目前已经被pytorch、huggingface、paddlepaddle等集成到其框架中。
LLM大模型训练加速利器FlashAttention详解
分享机器学习、深度学习、分布式计算、MLSys相关领域知识
06-29 6728
因为Transformer的自注意力机制(self-attention)的计算的时间复杂度和空间复杂度都与序列长度有关，所以在处理长序列的时候会变的更慢，同时内存会增长更多。通常的优化是针对计算复杂度(通过FLOPs数衡量), 优化会权衡模型质量和计算速度。在FlashAttention中考虑到attention算法也是IO敏感的，通过对GPU显存访问的改进来对attention算法的实现进行优化。
图解大模型计算加速系列：Flash Attention V2，从原理到并行计算
zenRRan的博客
02-19 4282
来自：大猿搬砖简记大家好，这就为您献上不知鸽了多久的Flash Attention V2原理解读。在V1的讲解中，我们通过详细的图解和公式推导，一起学习了Flash Attention的整体运作流程。如果大家理解了V1的这块内容，就会发现V2的原理其实非常简单：无非是将V1计算逻辑中的内外循环相互交换，以此减少在shared memory上的读写次数，实现进一步提速。那当你交换了循环位置之后，在c...
Flash Attention原理讲解
周同学的博客
03-16 1493
Flash Attention原理讲解
通俗易懂聊flashAttention的加速原理
asd8705的专栏
07-02 1290
就是不要存储那么多梯度和每一层的正向传播的中间状态，而是在计算到反向某一层的时候再临时从头开始重算正向传播的中间状态。
【大模型训练】Flash Attention详解
weixin_43799388的博客
09-13 3628
FlashAttention系列工作，是一种加速注意力计算方法，目前已经应用在：GPT-3、Falcon2（阿联酋大模型）、Llama2、Megatron-LM、GPT-4等流行LLM上。并且FlashAttention2已经集成到了pytorch2.0中，可以很便捷的调用。1. FlashAttention动机，可以看出由于Transformer中self-attention 的时间和内存复杂度是序列长度的二次方，所以序列过长时，算法速度会变慢，需要消耗很高的内存，导致低效的。
FlashAttention2原理解析以及面向AIGC的加速实践
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09-27 3990
FlashAttention-2提出后，便得到了大量关注。本文将具体讲述FlashAttention-2的前世今生，包括FlashAttention1&2的原理解析、加速效果比较以及面向AIGC的加速实践，在这里将相关内容与大家分享～引言将 Transformers 扩展到更长的序列长度一直是过去几年的一个热点问题，这将有助于提高语言建模和高分辨率图像理解的能力，也有利于音频和视频生成方面...
Flash Attention介绍
weixin_42035282的博客
06-13 2326
Flash Attention是一种优化Transformer模型中注意力机制的技术，旨在提高计算效率并减少内存使用。
大模型推理--FlashAttention
姚光超的专栏
09-04 2286
Attention机制可以算是Transformer的灵魂。正因为有了attention，模型的效果才能大幅提升。但同样是因为attention，导致transformer很难处理超长上下文，因为attention占用显存的大小与上下文长度的平方成正比，会导致上下文很长时显存爆炸。FlashAttention正是为了解决显存爆炸而设计的，它不光解决了显存爆炸的问题，同时也加速了attention的计算，并从数学上保证了结果的一致性。
flash attention 2
01-07
### Flash Attention 2介绍 Flash Attention-2 是一种改进版的注意力机制算法，在保持原有优势的基础上进一步提升了性能和适用范围。该版本继续致力于解决传统自注意力机制中存在的高计算复杂度问题，即传统的自注意力机制计算复杂度为 \( O(N^2) \)[^3]。 ### 原理 Flash Attention-2 继续沿用了前代的核心理念——通过优化内存访问模式来减少冗余操作并加速计算流程。相比初代，Flash Attention-2 对训练过程中涉及的关键环节进行了更为深入细致的调整，从而实现了更高的内存效率以及更快的计算速度[^1]。 ### 实现方式 为了达到上述目标，Flash Attention-2 主要采取了以下措施： #### 优化内存布局 通过对数据结构的设计进行改良，使得GPU能够更加高效地加载所需的数据片段，减少了不必要的带宽消耗。 #### 并行化策略升级 引入更多维度上的并行处理技术，充分利用现代硬件资源，尤其是在大规模分布式环境下的表现尤为突出。 ```python import torch from flash_attn.flash_attention import FlashAttention # 创建一个实例对象用于后续调用 flash_atten_2 = FlashAttention() # 定义输入张量 (batch_size, seq_len, hidden_dim) input_tensor = torch.randn((8, 512, 64)) output = flash_atten_2(input_tensor) print(output.shape) ``` 此代码展示了如何创建 `FlashAttention` 类的对象，并传入适当形状的张量作为参数来进行前向传播运算。 ### 应用场景 由于 Flash Attention-2 更加侧重于提升训练期间的表现，因此非常适合应用于那些需要频繁更新模型权重的任务中，比如自然语言处理领域内的预训练任务或是图像识别中的特征提取等场合。对于实际部署时关注推理效率的情况，则可能还需要考虑其他因素如 Paged Attention 提供的不同解决方案[^2]。
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