Flash Attention V3使用

@小森

发布于 2025-01-06 08:17:25

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Flash Attention V3 概述

Flash Attention 是一种针对 Transformer 模型中注意力机制的优化实现，旨在提高计算效率和内存利用率。随着大模型的普及，Flash Attention V3 在 H100 GPU 上实现了显著的性能提升，相比于前一版本，V3 通过异步化计算、优化数据传输和引入低精度计算等技术，进一步加速了注意力计算。

Flash Attention 的基本原理

😊在传统的注意力机制中，输入的查询（Q）、键（K）和值（V）通过以下公式计算输出：

😊其中，α是缩放因子，d 是头维度。Flash Attention 的核心思想是通过减少内存读写次数和优化计算流程来加速这一过程。

Flash Attention V3 针对 NVIDIA H100 架构进行了优化，充分利用其新特性，如 Tensor Cores 和 TMA（Tensor Memory Architecture），实现更高效的并行计算。这些优化使得 Flash Attention V3 能够在最新硬件上发挥出色的性能。
通过使用分块（tiling）技术，将输入数据分成小块进行处理，减少对 HBM 的读写操作。这种方法使得模型在计算时能够有效利用 GPU 的快速缓存（SRAM），从而加速整体运算速度。

Flash Attention V3 的创新点

💫Flash Attention V3 在 V2 的基础上进行了多项改进：

生产者-消费者异步化：将数据加载和计算过程分开，通过异步执行提升效率。
GEMM-softmax 流水线：将矩阵乘法（GEMM）与 softmax 操作结合，减少等待时间。
低精度计算：引入 FP8 精度以提高性能，同时保持数值稳定性。

这些改进使 Flash Attention V3 在处理长序列时表现出色，并且在 H100 GPU 上达到了接近 1.2 PFLOPs/s 的性能。

安装 PyTorch：确保你的环境中安装了支持 CUDA 的 PyTorch 版本。
安装 Flash Attention：

pip install flash-attn

检查 CUDA 版本：确保你的 CUDA 版本与 PyTorch 和 Flash Attention 兼容。

在 PyTorch 中实现一个简单的 Transformer 模型并利用 Flash Attention 加速训练过程

项目结构

flash_attention_example/
├── main.py
├── requirements.txt
└── model.py

model.py

import torch
from torch import nn
from flash_attn import flash_attn_qkvpacked_func

class SimpleTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, embed_size, heads):
        super(SimpleTransformer, self).__init__()
        self.embed_size = embed_size
        self.heads = heads
        
        self.values = nn.Linear(embed_size, embed_size, bias=False)
        self.keys = nn.Linear(embed_size, embed_size, bias=False)
        self.queries = nn.Linear(embed_size, embed_size, bias=False)
        self.fc_out = nn.Linear(embed_size, embed_size)

    def forward(self, x):
        N, seq_length, _ = x.shape
        
        values = self.values(x)
        keys = self.keys(x)
        queries = self.queries(x)

        # 使用 Flash Attention 进行注意力计算
        attention_output = flash_attn_qkvpacked_func(queries, keys, values)
        
        return self.fc_out(attention_output)

def create_model(embed_size=256, heads=8):
    return SimpleTransformer(embed_size=embed_size, heads=heads).cuda()

main.py

import torch
from transformers import AutoTokenizer
from model import create_model

def main():
    # 设置设备为 CUDA
    device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'

    # 加载模型和 tokenizer
    model = create_model().to(device)
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/llama-2-7b-chat-hf/")
    
    # 输入文本并进行编码
    input_text = "Hello, how are you?"
    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(device)

    # 前向传播
    with torch.no_grad():
        output = model(inputs['input_ids'])

    print("Model output:", output)

if __name__ == "__main__":
    main()

模型定义：在 model.py 中，我们定义了一个简单的 Transformer 模型，包含线性层用于生成查询、键和值。注意力计算使用 flash_attn_qkvpacked_func 函数实现。
主程序：在 main.py 中，我们加载预训练模型的 tokenizer，并对输入文本进行编码。然后，将编码后的输入传入模型进行前向传播，并输出结果。