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flash-attention-minimal

flash-attention-minimal

简化Flash Attention的CUDA和PyTorch最小化实现

flash-attention-minimal是一个开源项目，使用CUDA和PyTorch对Flash Attention进行最小化实现。项目仅用约100行代码完成前向传播，遵循原始论文符号表示，为CUDA初学者提供简明教程。通过与手动注意力机制的性能对比，展示了显著的速度提升。尽管目前存在一些限制，如缺少反向传播和固定块大小，但该项目为理解Flash Attention核心概念提供了有价值的参考资料。

Flash AttentionCUDAPyTorch注意力机制GPU加速Github开源项目
访问官网GitHub论文

flash-attention-minimal

使用CUDA和PyTorch对Flash Attention的最小化重新实现。 对CUDA初学者（如我自己）来说，官方实现可能相当令人生畏，因此本仓库旨在保持简小并具有教育意义。

  • 整个前向传播在flash.cu中仅用约100行代码编写。
  • 变量名遵循原始论文中的符号。

使用方法

前提条件

  • PyTorch（带CUDA）
  • 用于加载C++的Ninja

基准测试

比较手动注意力和最小化flash注意力之间的实际运行时间：

python bench.py

在T4上的样例输出：

=== 分析手动注意力 ===
...
Self CPU总时间：52.389毫秒
Self CUDA总时间：52.545毫秒

=== 分析最小化flash注意力 === 
...  
Self CPU总时间：11.452毫秒
Self CUDA总时间：3.908毫秒

成功提速！

我没有GPU

尝试这个在线Colab演示。

注意事项

  • 没有反向传播！老实说，我发现它比前向传播复杂得多，而前向传播已足以展示使用共享内存来避免大量N^2读/写操作。
  • 在内部循环中，我为输出矩阵的每一行分配一个线程。这与原始实现不同。
  • 这种每行一个线程的简化使矩阵乘法变得非常慢。这可能是为什么对于更长的序列和更大的块大小，这比手动实现更慢的原因。
  • Q、K、V使用float32，不同于原始实现中使用的float16。
  • 块大小在编译时固定为32。

待办事项

  • 添加反向传播
  • 加速矩阵乘法
  • 动态设置块大小

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