cutlass-kernels

针对大语言模型优化的高效CUDA库

CUTLASS Kernels是一个针对大语言模型(LLM)优化的CUDA库，提供了FlashAttention-3的高效实现。该项目支持TF32模式，显著提升性能，主要用于加速LLM的训练和推理过程。开发者可以轻松集成这些核心，为构建高性能AI应用提供强大的基础支持。CUTLASS Kernels需要配合NVIDIA的CUTLASS项目使用，为LLM开发提供了关键的性能优化工具。

CUTLASSFlashAttention-3GPU加速深度学习CUDAGithub开源项目

访问官网

GitHub

CUTLASS 内核

针对大型语言模型（LLM）的CUTLASS内核库。

（2024年7月11日）FlashAttention-3的官方版本将在 https://github.com/Dao-AILab/flash-attention 维护。

我们可能会不时将一些FA3内核的变体上传到此存储库，以供实验之用，但我们不承诺在这里提供相同级别的支持。

构建

按照以下说明下载CUTLASS：https://github.com/NVIDIA/cutlass。
修改示例compile.sh中的（硬编码）路径，指向你的CUTLASS目录。
运行修改后的compile.sh，使用 ./compile.sh。

运行

运行可执行文件时，确保设置 NVIDIA_TF32_OVERRIDE=1 以启用cuBLAS的TF32模式用于SGEMM。否则，cuBLAS将使用float32。

注意事项

有关更具体的说明，请查看子目录中的README.md。

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