各种attention mode有什么区别？

资料来自秘塔AI搜索

以下是对不同注意力模式（sdpa、flash att_2、flash attn_3、sageattn、spargeattn、spargeattn_tune）的详细分析和区别：

1. SDPA（Scaled Dot Product Attention）

   • SDPA是Transformer中经典的注意力机制，通过缩放点积计算注意力权重。它是许多现代Transformer模型的基础实现，如GPT-3和BERT等。
   • SDPA在PyTorch中被优化为支持多种硬件（CPU、GPU、CUDA、AMD等），并可以通过BetterTransformer API提前受益。
   • SDPA的实现相对简单，但其计算量随着序列长度的平方增长，可能导致内存和计算资源的消耗较大。

2. Flash Attention 2（Flash Attention-2）

   • Flash Attention 2是一种改进的注意力机制，通过减少内存访问次数和优化计算顺序来提高效率。
   • 它在PyTorch 2.2版本中被支持，并且可以通过torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention直接调用。
   • Flash Attention 2在某些情况下比SDPA更快，尤其是在处理长序列时。然而，它可能需要特定的硬件支持（如H100或A100 GPU）。

3. Flash Attention 3（Flash Attention-3）

   • Flash Attention 3是Flash Attention 2的进一步优化版本，速度比Flash Attention 2快约2倍。
   • 它目前仍处于测试阶段，仅支持部分头部维度，并且尚未广泛应用于生产环境。

4. Sage Attention（SageAttn）

   • Sage Attention是一种量化注意力机制，通过8位量化和稀疏化技术显著减少VRAM占用，同时保持端到端性能。
   • 它适用于需要高效推理的场景，特别是在资源受限的设备上。

5. Sparge Attention（SpargeAttn）

   • Sparge Attention是一种稀疏化注意力机制，通过减少不必要的计算和存储来优化性能。
   • 它特别适合处理长序列数据，能够显著降低内存消耗。

6. Sparge Attention Tune（SpargeAttn_Tune）

   • Sparge Attention Tune是Sparge Attention的优化版本，通过调整稀疏化参数进一步提高效率。
   • 它可能需要额外的调优步骤以达到最佳性能。

总结

• SDPA 是经典实现，适用于大多数场景，但在长序列处理上可能效率较低。
• Flash Attention 2 和 Flash Attention 3 是高效的注意力机制，适合需要加速的场景，尤其是长序列处理。
• Sage Attention 和 Sparge Attention 专注于内存优化，适合资源受限的设备。
• Sparge Attention Tune 是Sparge Attention的优化版本，适合需要进一步调优的场景。

选择哪种注意力模式应根据具体需求（如序列长度、硬件支持、内存限制等）来决定。

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显卡架构 

架构	代表显卡	核心改进	性能差距（vs 2080 Ti）
Pascal	GTX 1080 Ti	无 RT/Tensor Core，纯 CUDA 计算	落后 30-40%（光追场景差距更大）
Turing	RTX 2080 Ti	引入 RT Core + Tensor Core	基准
Ampere	RTX 3080 Ti	第二代 RT Core + 第三代 Tensor Core	领先 40-50%
Ada Lovelace	RTX 4080	DLSS 3.0 + 光流加速器	领先 80-100%

RTX 2080 Ti只支持sdpa，其他全部不支持，因为其他都用到bf16，而RTX 2080 Ti不支持bf16.

但在某个工作流运行到节点：SamplerCustomAdvanced 时，因为安装的 sageattention=1.0.6，出现错误：cannot import name 'sageattn_qk_int8_pv_fp16_triton' from 'sageattention' and auto aslo error，升级 sageattention = 2.1.1 后，问题消失，这是不是说，RTX 2080 Ti 也能用 sageattention？

针对 flash_attn_2 问了https://grok.com/，得到的答案还是很不错的，下面是提问及答案：

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显卡RTX 2080ti，安装了flash_attn 2.7.4.post1，Florence2ModelLoader 节点使用正常，但WanVideo Model Loader节点则报错，为何会这样？flash_attn_2究竟是支持RTX 2080ti显卡还是不支持呢？

问题分析与原因解释

根据您的描述，您在 ComfyUI 中使用 RTX 2080 Ti 显卡（Turing 架构，Compute Capability 7.5）安装了 flash_attn 2.7.4.post1 版本。Florence2ModelLoader 节点（来自 ComfyUI-Florence2 扩展）运行正常，但 WanVideo Model Loader 节点（来自 ComfyUI-WanVideoWrapper 扩展）报错。这是一个典型的兼容性问题，主要源于 flash_attn 2.x 系列对 GPU 架构的支持限制，以及不同节点在模型加载和注意力机制实现上的差异。下面我一步步解释原因，并回答您的具体疑问。

1. flash_attn 2.x 系列对 RTX 2080 Ti 的支持情况

• 不支持：flash_attn 2.x（包括 2.7.4.post1）不官方支持 RTX 2080 Ti。官方文档（GitHub Dao-AILab/flash-attention）明确指出：
  • FlashAttention-2（2.x 系列）仅支持 Ampere（RTX 30 系列，如 RTX 3090）、Ada（RTX 40 系列，如 RTX 4090）或 Hopper（H100 等专业卡）架构的 GPU。这些架构的 Compute Capability ≥ 8.0。
  • 对于 Turing 架构的 GPU（如 RTX 20 系列，包括 RTX 2080 Ti），官方推荐使用 FlashAttention 1.x（例如 1.0.4），因为 2.x 的优化（如更好的并行性和内存效率）依赖于更新的 CUDA 内核和硬件特性（如 bf16 支持），这些在 Turing 上不可用或不稳定。
  • 即使您成功安装了 2.7.4.post1（可能是通过预构建 wheel 或编译），运行时仍会触发运行时错误（如 "RuntimeError: FlashAttention only supports Ampere GPUs or newer"），因为内核检查会检测到 GPU 架构不兼容。这在 Hugging Face Transformers 和 PyTorch 集成中很常见。
• 为什么能安装但运行报错？
  • 安装 flash_attn 2.x 在 Turing GPU 上可能成功（尤其是 Windows 用户使用预构建 wheel），但这是因为编译阶段不严格检查运行时硬件。运行时，PyTorch 会尝试加载 CUDA 内核，如果内核不支持 Turing 的 SM_75（Compute Capability 7.5），就会失败。
  • 社区讨论（GitHub issues #1514、#787 等）确认：RTX 2080 Ti 用户经常遇到此错误，尤其在加载 Transformer-based 模型时。官方表示 "Support for Turing GPUs is coming soon"，但截至 2025 年 9 月，仍未完全实现（可能需等待 FlashAttention-3 或后续更新）。
• 性能与替代：
  • Turing GPU（如 RTX 2080 Ti）在 1.x 版本上表现良好，能加速注意力计算，但 2.x 的额外优化（如 head dim > 192 的 backward pass）不可用。
  • 备选：使用 PyTorch 的内置 Scaled Dot-Product Attention (SDPA) 或 xformers（这些支持 Turing，无需 flash_attn）。安装 xformers：pip install xformers。

2. 为什么 Florence2ModelLoader 正常，但 WanVideo Model Loader 报错？

• 节点差异与实现机制：
  • Florence2ModelLoader（ComfyUI-Florence2 扩展）：
    • 这个节点基于 Hugging Face Transformers 加载 Microsoft Florence-2 模型（视觉-语言模型）。它提供 "precision" 参数选项，包括 "flash_attention_2"、"sdpa" 等。
    • 即使 flash_attn 2.x 已安装，如果检测到不兼容（Turing GPU），Transformers 会 自动回退（fallback） 到 SDPA（PyTorch 内置注意力机制）。这是因为 Florence-2 的 modeling_florence2.py 脚本有容错机制：如果 flash_attn 导入失败或不支持，它会切换到标准注意力，而不强制要求 flash_attn。
    • 社区报告（GitHub issues #31793、Hugging Face discussions）显示，许多用户在 Turing GPU 上通过设置 "precision" 为 "sdpa" 就能正常运行。即使默认尝试 flash_attn，也会优雅降级。这解释了为什么您的 Florence2ModelLoader "使用正常"——它没有严格依赖 flash_attn 2.x 的完整功能。
    • 示例：如果您在节点中将 "precision" 设为 "sdpa" 或 "default"，它会绕过 flash_attn 检查。
  • WanVideo Model Loader（ComfyUI-WanVideoWrapper 扩展）：
    • 这个节点用于加载 Wan 2.1 等视频生成模型（基于 Transformer 的 U-Net 或 DiT 架构），对注意力机制更敏感，尤其在视频 latents 处理中需要高效的 KV cache 和长序列注意力。
    • 它可能 强制或默认启用 flash_attn 2.x（或 SageAttention/Trition 后端），没有像 Florence-2 那样的自动回退。GitHub issues（如 #10、#360、#725）显示，用户在加载时常报错：
      • "RuntimeError: FlashAttention only supports Ampere GPUs or newer"（直接与您的场景匹配）。
      • "Can't import SageAttention: No module named 'sageattention'"（WanVideo 扩展可能依赖 SageAttention 作为 flash_attn 的备选，但 Turing 不支持）。
      • "Cannot find a working triton installation"（Trition 是 flash_attn 的后端，如果 flash_attn 2.x 失败，会尝试 Trition，但 Turing 兼容性差）。
    • Wan 模型（如 Wan2.1）是高资源视频模型，需要更激进的优化（如 flash_attn 的内存节省），因此节点实现更严格。一旦检测到 flash_attn 不可用，就直接报错，而非回退。这在 Reddit r/comfyui 和 GitHub 上有多个报告：RTX 20/30 系列用户需降级到 SDPA 或使用 1.x 版本。
    • 额外因素：WanVideo 可能使用自定义的 attn_implementation="flash_attention_2"（在代码中硬编码），导致在 Turing 上崩溃。相比之下，Florence-2 的加载更灵活。
• 报错的具体触发：
  • 您的 flash_attn 2.7.4.post1 在运行时被检测为 "installed but unusable"（因为 Turing 不支持）。Florence-2 忽略此问题并继续（使用 SDPA），但 WanVideo 节点在模型初始化时尝试调用 flash_attn 内核，导致崩溃。
  • 常见错误日志（基于社区）：类似于 "FlashAttention2 has been toggled on, but it cannot be used" 或 "Torch was not compiled with flash attention"（尽管您已安装）。

3. 解决方案建议

• 立即修复 WanVideo Model Loader：
  1. 切换注意力模式：在 WanVideo Model Loader 节点中（如果有选项），将 attn_implementation 或 precision 设为 "sdpa" 或 "eager"（避免 flash_attn）。如果节点无此选项，编辑扩展代码（nodes.py）中添加 attn_implementation="sdpa" 到模型加载调用。
  2. 降级 flash_attn：卸载 2.x 并安装 1.x 版本：

     text

     pip uninstall flash-attn
     pip install flash-attn==1.0.4 --no-build-isolation

     这在 Turing 上稳定支持，且许多节点（如 WanVideo）能兼容 1.x。重启 ComfyUI 后测试。
  3. 安装备选后端：
     • xformers：pip install xformers（支持 Turing，提供类似加速）。
     • SageAttention（如果扩展支持）：但注意，它也可能有 Turing 兼容问题（GitHub issue #10）。
     • Triton-based flash_attn：安装 pip install flash-attn-triton（专为不支持的 GPU 如 Turing 提供 wrapper），但测试兼容性。
  4. 检查环境：
     • 确保 PyTorch ≥ 2.0、CUDA 11.8+（RTX 2080 Ti 支持 CUDA 12.x，但需匹配）。
     • 运行 python -c "import flash_attn; print(flash_attn.__version__); import torch; print(torch.cuda.get_device_capability())" 验证：应输出 1.x 版本和 (7, 5)。
     • 更新 ComfyUI-WanVideoWrapper 到最新版（通过 ComfyUI Manager），可能有修复。
• 通用优化：
  • 对于 RTX 2080 Ti（11GB VRAM），视频模型如 Wan 2.1 可能需降低分辨率或使用量化版本（e.g., bf16 或 4-bit）。
  • 测试工作流：用简单提示运行短视频生成，监控 VRAM 使用（nvidia-smi）。
  • 如果仍报错，提供完整错误日志（ComfyUI 控制台），可进一步诊断。
• 长期建议：
  • 升级 GPU 到 RTX 30/40 系列以充分利用 flash_attn 2.x（速度提升 2-3x，VRAM 节省 20-50%）。
  • 参考资源：
    • GitHub flash-attention：https://github.com/Dao-AILab/flash-attention（安装指南和 issues）。
    • ComfyUI-WanVideoWrapper issues：搜索 "flash_attn" 或 "Turing"。
    • Reddit r/comfyui：帖子如 "Wan 2.1 on RTX 2080 Ti" 讨论类似问题，用户报告用 SDPA 成功运行（生成时间 ~10-20 分钟/短视频）。

如果您提供报错的完整日志或节点配置细节，我可以给出更精确的修复步骤！

原来因为DeepSeek的说法是flash_attn 2.5.8支持RTX 2080 Ti，耗时几个小时编译了从2.5.8到2.74多个版本（2.80之后的版本编译失败），得到上面这个解析，死心了，还是先卸载无用的 flash_attn ，等官方牛年马月能有支持的版本推出才再考虑了。

不得不赞下https://grok.com/ 在技术的准确性及解析上，有时候还是比chatgpt 及DeepSeek 要好。

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在《万相2.1太慢？试试这个节点，两倍提速》里，网友“东岳整人” 说：把comfyui官方工作流里面的模型加载节点替换成kjnodes里面的diffusion load(大概是这个），替换后的节点里面的sage选项选auto，2080ti 就可以使用 Sage Attention ，但我试了，报错：sageattn() got an unexpected keyword argument 'tensor_layout' ，而且这个错误发生后，即使换回官方流、关闭comfyui重启，依然报这个错误，需要关电脑再开这个错误才消失。