FlashAttention
大模型长文推理迎来“核弹级”提速!清华APBB框架狂飙10倍,Flash Attention直接被秒
还在为大模型处理长文本“龟速”而抓狂?别急!清华大学祭出“王炸”技术——APB 序列并行推理框架,直接给大模型装上“涡轮增压”引擎!实测显示,这项黑科技在处理超长文本时,速度竟比肩 Flash Attention 快10倍!没错,你没听错,是10倍!要知道,随着 ChatGPT 等大模型的爆火,AI 们“阅读”能力也水涨船高,动辄处理十几万字的长文不在话下。 然而,面对海量信息,传统大模型的“大脑”却有点卡壳—— Transformer 架构虽强,但其核心的注意力机制就像一个“超级扫描仪”,文本越长,扫描范围呈指数级膨胀,速度自然就慢了下来。 为了解决这个“卡脖子”难题,清华大学的科学家们联合多家研究机构和科技巨头,另辟蹊径,推出了 APB 框架。
新PyTorch API:几行代码实现不同注意力变体,兼具FlashAttention性能和PyTorch灵活性
用 FlexAttention 尝试一种新的注意力模式。理论上,注意力机制就是你所需要的一切。然而在实际操作中,我们还需要优化像 FlashAttention 这样的注意力机制的实现。尽管这些融合的注意力机制大大提高了性能,且支持长上下文,但这种效率的提升也伴随着灵活性的丧失。对于机器学习研究人员来说,这就像是一种「软件彩票」—— 如果你的注意力变体不适合现有的优化内核,你将面临运行缓慢和 CUDA 内存不足的困境。 一些注意力变体包括因果注意力、相对位置嵌入、Alibi、滑动窗口注意力、PrefixLM、文档掩码
比标准Attention提速5-9倍,大模型都在用的FlashAttention v2来了
一年时间,斯坦福大学提出的新型 Attention 算法 ——FlashAttention 完成了进化。这次在算法、并行化和工作分区等方面都有了显著改进,对大模型的适用性也更强了。
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