flash attention 1和flash attention 2算法的python和triton实现
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transformers目前大火，但是对于长序列来说，计算很慢，而且很耗费显存。对于transformer中的self attention计算来说，在时间复杂度上，对于每个位置，模型需要计算它与所有其他位置的相关性，这样的计算次数会随着序列长度的增加而呈二次增长。在空间复杂度上，self attention需要存储一个矩阵来保存所有位置的相关性分数，这个矩阵的大小也会随着序列长度的增加而呈二次增长。因此，对于非常长的序列，这种二次复杂度会导致计算和内存消耗急剧增加，使得模型在处理这样的输入时会变得相对缓慢且需要大量内存。这也是为什么对于超长序列，可能需要采取一些策略，如切分成短序列进行处理，或者使用其他模型架构来替代传统的Transformer模型。
在pytorch、huggingface transformers library、微软的DeepSpeed、nvidia的Megatron-LM、Mosaic ML的Composer library、GPT-Neox、paddlepaddle中，都已经集成了flash attention。在MLPerf 2.1的open division中，在train BERT的任务上，flash attention也实现了2.7x的速度提升。
flash attention 1
flash attention 1从attention计算的GPU memory的read和write方面入手来提高attention计算的效率。其主要思想是通过切块（tiling）技术，来减少GPU HBM和GPU SRAM之间的数据读写操作。通过切块，flash attention1实现了在BERT-large（seq. length 512)上端到端15%的提速，在GPT-2（seq. length 1k)上3x的提速。具体数据可看flash attention 1的paper。
首先我们看一下NVIDIA GPU的显存架构，上图左图是以NVIDIA A100 40G显卡为例，我们常说的40G显存是其HBM memory（high bandwidth memory），其带宽是1.5~2.0TB/s，A100上还有一块192KB每108 SM (streaming multiprocessors) 的on-chip SRAM memory，其带宽是19TB/s。因此，如果能把涉及到显存的读写操作放在SRAM上，那将会极大的提升速度。
上图中间部分的图描述的就是flash attention 1算法的原理。对于常规的attention计算来说，首先会把Q、K和V完整的读进HBM中，然后执行计算。flash attention 1通过将Q、K和V切块成很多小块，然后将这些小块的Q、K和V放进SRAM中执行计算，最后再写回HBM中。
上图最右侧图片展示的是通过一些算子融合技术以及flash attention 1的IO优化技术，再GPT-2的计算上，flash attention IO优化+算子融合，相比pytorch的实现，有大约7.6x的性能提升。
上图的算法流程是标准的attention计算的实现。首先从HBM中加载$Q,K$矩阵，然后执行$S=QK^T$的计算，将结果$S$写回HBM；然后将$S$再从HBM中读取出来，执行$P=softmax(S)$的计算，再将$P$写回HBM；然后将$P$和$V$从HBM中读取出来，执行$O=PV$的计算，最后把结果写回HBM中。
这个过程中，有多次与HBM的IO操作，速度相对较慢。
上图算法流程是flash attention1的forward实现。我们逐步的看一下计算过程。
- 首先根据SRAM的大小，计算出合适的分块block大小；
- 将$O,l,m$在HBM中初始化为对应shape的全0的矩阵或向量，$l,m$的具体作用后面算法流程会说明；
- 将$Q,K,V$按照分块block的大小切分成许多个blocks；
- 将$O,l,m$也切分成对应数量的blocks；
- 执行outer loop，在outer loop中，做的IO操作是将分块的$K_j,V_j$从HBM中加载到SRAM中；
- 执行inner loop，将$Q_i,O_i,l_i,m_i$从HBM中load到SRAM中，然后分块计算上面流程的中间值，在每个inner loop里面，都将$O_i,l_i,m_i$写回到HBM中，因此与HBM的IO操作还是相对较多的。
由于我们将$Q,K,V$都进行了分块计算，而$softmax$却是针对整个vector执行计算的，因此在上图flash attention的计算流程的第10、11、12步中，其使用了safe online softmax技术。
$y=softmax(x)$的定义为
上图是naive softmax的实现过程，首先需要迭代计算分母的和，然后再迭代计算vector中每一个值对应的softmax值。这个过程需要两次从内存读取和一次写回内存操作。
但是naive softmax在实际的硬件上计算是有问题的，在naive softmax的实现过程的第3步，由于有指数操作，会有数值溢出的情况，因此在实际使用时，softmax都是使用safe softmax算法
上图是safe softmax的计算过程，其主要修改是在指数部分，减去了要计算vector的最大值，保证了指数部分的最大值是0，避免了数值溢出。在几乎所有的深度学习框架中，都是使用safe softmax来执行softmax算法的。但是safe softmax相比naive softmax，多了一次数据的读取过程，总共是从内存中有三次读取，一次写入操作。
但是不管是naive softmax还是safe softmax，都需要传入一整个vector进行计算，但是flash attention 1算法执行了分块（tiling）策略，导致不能一次得到整个vector，因此需要使用online safe softmax算法。
上面的算法流程是online safe softmax的计算过程。在safe softmax中，vector的最大值$m$的计算是在一个单独的for循环中，在online safe softmax中，$m$的计算是迭代进行的，因此得到的$m$不是一个vector中最大的值，而是迭代过程中的局部极大值，相应的对softmax的分母$d$的计算也要加一个补偿项$e^{m_{j-1}-m_j}$。
这样得出的结果与直接使用safe softmax是一致的，具体的证明过程可以参考论文Online normalizer calculation for softmax。在flash attention 1的算法中，其也使用了online safe softmax，并对其算法进行了相应的扩展。
我们用一个简单的例子看一下safe softmax与pytorch标准的softmax的计算结果。online safe softmax在后面的flash attention的实现中会有体现。
import torch
torch.manual_seed(456)
N, d = 16, 8
Q_mat = torch.rand((N, d))
K_mat = torch.rand((N, d))
V_mat = torch.rand((N, d))
# 执行标准的pytorch softmax和attention计算
expected_softmax = torch.softmax(Q_mat @ K_mat.T, dim=1)
expected_attention = expected_softmax @ V_mat
## 执行safe softmax和attention计算
# 1st read
S_mat = Q_mat @ K_mat.T
row_max = torch.max(S_mat, dim=1).values[:, None]
# 2nd read
input_safe = S_mat - row_max
softmax_numerator = torch.exp(input_safe)
# 3rd read
softmax_denominator = torch.sum(softmax_numerator, dim=1)[:, None]
# 4th read
safe_softmax = softmax_numerator / softmax_denominator
# final matmul (another read / write)
matmul_result = safe_softmax @ V_mat
assert torch.allclose(safe_softmax, expected_softmax)
assert torch.allclose(matmul_result, expected_attention)
经过代码最终的assert，safe_softmax与pytorch标准的softmax的计算结果是一致的。
下面我们用python代码实现flash attention 1的forward算法流程：
import torch
torch.manual_seed(456)
N, d = 16, 8
Q_mat = torch.rand((N, d))
K_mat = torch.rand((N, d))
V_mat = torch.rand((N, d))
# 执行标准的pytorch softmax和attention计算
expected_softmax = torch.softmax(Q_mat @ K_mat.T, dim=1)
expected_attention = expected_softmax @ V_mat
# 分块（tiling）尺寸，以SRAM的大小计算得到
Br = 4
Bc = d
# flash attention算法流程的第2步，首先在HBM中创建用于存储输出结果的O，全部初始化为0
O = torch.zeros((N, d))
# flash attention算法流程的第2步，用来存储softmax的分母值，在HBM中创建
l = torch.zeros((N, 1))
# flash attention算法流程的第2步，用来存储每个block的最大值，在HBM中创建
m = torch.full((N, 1), -torch.inf)
# 算法流程的第5步，执行外循环
for block_start_Bc in range(0, N, Bc):
block_end_Bc = block_start_Bc + Bc
# line 6, load a block from matmul input tensor
# 算法流程第6步，从HBM中load Kj, Vj的一个block到SRAM
Kj = K_mat[block_start_Bc:block_end_Bc, :] # shape Bc x d
Vj = V_mat[block_start_Bc:block_end_Bc, :] # shape Bc x d
# 算法流程第7步，执行内循环
for block_start_Br in range(0, N, Br):
block_end_Br = block_start_Br + Br
# 算法流程第8行，从HBM中分别load以下几项到SRAM中
mi = m[block_start_Br:block_end_Br, :] # shape Br x 1
li = l[block_start_Br:block_end_Br, :] # shape Br x 1
Oi = O[block_start_Br:block_end_Br, :] # shape Br x d
Qi = Q_mat[block_start_Br:block_end_Br, :] # shape Br x d
# 算法流程第9行
Sij = Qi @ Kj.T # shape Br x Bc
# 算法流程第10行，计算当前block每行的最大值
mij_hat = torch.max(Sij, dim=1).values[:, None]
# 算法流程第10行，计算softmax的分母
pij_hat = torch.exp(Sij - mij_hat)
lij_hat = torch.sum(pij_hat, dim=1)[:, None]
# 算法流程第11行，找到当前block的每行最大值以及之前的最大值
mi_new = torch.max(torch.column_stack([mi, mij_hat]), dim=1).values[:, None]
# 算法流程第11行，计算softmax的分母，但是带了online计算的校正，此公式与前面说的online safe softmax不一致，但是是同样的数学表达式，只是从针对标量的逐个计算扩展到了针对逐个向量的计算
li_new = torch.exp(mi - mi_new) * li + torch.exp(mij_hat - mi_new) * lij_hat
# 算法流程第12行，计算每个block的输出值
Oi = (li * torch.exp(mi - mi_new) * Oi / li_new) + (torch.exp(mij_hat - mi_new) * pij_hat / li_new) @ Vj
# 算法流程第13行
m[block_start_Br:block_end_Br, :] = mi_new # row max
l[block_start_Br:block_end_Br, :] = li_new # softmax denominator
# 算法流程第12行，将Oi再写回到HBM
O[block_start_Br:block_end_Br, :] = Oi
assert torch.allclose(O, expected_attention)
运行代码，经过最后的assert操作，没有raise错误，说明通过flash attention计算的O值与pytorch标准的O值是一致的。
flash attention2
flash attention1已经实现了较为显著的性能提升，但是也仅达到了25%~40%的GEMM（General Matrix Multiply）的理论最大FLOPs/s。flash attention的作者通过分析，发现是由于在GPU的不同线程块和warps上的任务切分还不够优化，造成了一些低利用率或者不必要的共享内存的读写操作。进而作者又提出了flash attention2算法，对任务的切分进行了优化，具体来说主要有：（1）调整算法，减少了非矩阵乘法的FLOPs。在深度学习中，通常会使用矩阵乘法运算来进行前向传播和反向传播。这是因为矩阵乘法是一种高效的数值运算，可以在现代硬件上被高效地实现。然而，并不是所有的运算都可以被表示成矩阵乘法的形式。有些运算可能需要使用其他的数值计算方法，这些方法可能会涉及到更多的浮点运算。（2）更大程度的提高了attention计算的并行度，甚至对于单个头的计算，也会将其分发到多个不同的线程块中执行计算，此举相比flash attention1，大约有2x的性能提升。
关于flash attention2对GPU warps的优化调整，flash attention2的论文中有一处说明，如下图所示。
flash attention1的forward计算中，对于每一个block，是将$K,V$切分到4个不同的warps（warps 是NVIDIA GPU并行计算的基本单元。一个Warp通常包含32个线程，它们同时执行相同的指令，但对不同的数据进行操作。在GPU执行指令时，通常以Warps为单位进行调度，这可以充分利用GPU的并行处理能力）上，但是将$Q$保持为对所有的warps是可见的。关于这样修改为什么会减少shared memory的读写以提高性能，paper的原文是这么说的：
在这里我就不做过多的解释（因为我也不懂，涉及到GPU更底层的实现相关。flash attention是使用cutlass实现的，cutlass相对偏底层，从下图可以看出，cutlass比直接写CUDA会更高级一些，但是相比triton，是偏底层）。
下面我们重点放在flash attention2算法的forward计算的实现上。
flash attention2算法的计算流程如下图所示：
flash attention2与flash attention1在算法层面大部分都是相同的，只是少部分地方做了修改，因此我们不做过多的解释，直接通过代码来逐行编程实现。
import torch
torch.manual_seed(456)
N, d = 16, 8
Q_mat = torch.rand((N, d))
K_mat = torch.rand((N, d))
V_mat = torch.rand((N, d))
expected_softmax = torch.softmax(Q_mat @ K_mat.T, dim=1)
expected_attention = expected_softmax @ V_mat
# 分块（tiling）尺寸，以SRAM的大小计算得到
Br = 4
Bc = d
O = torch.zeros((N, d))
# 算法流程第3步，执行外循环
for block_start_Br in range(0, N, Br):
block_end_Br = block_start_Br + Br
# 算法流程第4步，从HBM中load Qi 的一个block到SRAM
Qi = Q_mat[block_start_Br:block_end_Br, :]
# 算法流程第5步，初始化每个block的值
Oi = torch.zeros((Br, d)) # shape Br x d
li = torch.zeros((Br, 1)) # shape Br x 1
mi = torch.full((Br, 1), -torch.inf) # shape Br x 1
# 算法流程第6步，执行内循环
for block_start_Bc in range(0, N, Bc):
block_end_Bc = block_start_Bc + Bc
# 算法流程第7步，load Kj, Vj到SRAM
Kj = K_mat[block_start_Bc:block_end_Bc, :]
Vj = V_mat[block_start_Bc:block_end_Bc, :]
# 算法流程第8步
Sij = Qi @ Kj.T
# 算法流程第9步
mi_new = torch.max(torch.column_stack([mi, torch.max(Sij, dim=1).values[:, None]]), dim=1).values[:, None]
Pij_hat = torch.exp(Sij - mi_new)
li = torch.exp(mi - mi_new) * li + torch.sum(Pij_hat, dim=1)[:, None]
# 算法流程第10步
Oi = Oi * torch.exp(mi - mi_new) + Pij_hat @ Vj
mi = mi_new
# 第12步
Oi = Oi / li
# 第14步
O[block_start_Br:block_end_Br, :] = Oi
assert torch.allclose(O, expected_attention)
上面的实现只是将算法的计算流程进行了编程实现。但是在实际使用中，会结合GPU的能力进行大规模并行计算。目前大众开发者GPU的编程主要会使用CUDA和triton两种语言。cuda语言大家比较熟悉，triton在这里略作介绍。
triton是一种类似 Python 的开源编程语言，它能让没有 CUDA 经验的研究人员编写高效的 GPU 代码–在大多数情况下与专家编写的cuda代码不相上下。即我们使用 python语言和triton的接口编写完相关计算后，triton编译器会生成高效的cuda代码。triton是openai发布的一项技术，目前国内很多公司也在使用triton生成的cuda代码作为参考。具体的benchmark等信息可以参考openai triton。
下面是flash attention2的triton代码实现。
"""
Fused Attention
===============
This is a Triton implementation of the Flash Attention v2 algorithm from Tri Dao (https://tridao.me/publications/flash2/flash2.pdf)
Credits: OpenAI kernel team
Extra Credits:
- Original flash attention paper (https://arxiv.org/abs/2205.14135)
- Rabe and Staats (https://arxiv.org/pdf/2112.05682v2.pdf)
"""
import pytest
import torch
import triton
import triton.language as tl
@triton.jit
def _attn_fwd_inner(
acc, l_i, m_i, q,
K_block_ptr, V_block_ptr,
start_m, qk_scale,
BLOCK_M: tl.constexpr,
BLOCK_DMODEL: tl.constexpr,
BLOCK_N: tl.constexpr,
STAGE: tl.constexpr,
offs_m: tl.constexpr,
offs_n: tl.constexpr,
):
# range of values handled by this stage
if STAGE == 1:
lo, hi = 0, start_m * BLOCK_M
else:
lo, hi = start_m * BLOCK_M, (start_m + 1) * BLOCK_M
lo = tl.multiple_of(lo, BLOCK_M)
K_block_ptr = tl.advance(K_block_ptr, (0, lo))
V_block_ptr = tl.advance(V_block_ptr, (lo, 0))
# loop over k, v and update accumulator
for start_n in range(lo, hi, BLOCK_N):
start_n = tl.multiple_of(start_n, BLOCK_N)
# -- compute qk ----
k = tl.load(K_block_ptr)
qk = tl.zeros([BLOCK_M, BLOCK_N], dtype=tl.float32)
qk += tl.dot(q, k)
if STAGE == 2:
mask = offs_m[:, None] >= (start_n + offs_n[None, :])
qk = qk * qk_scale + tl.where(mask, 0, -1.0e6)
m_ij = tl.maximum(m_i, tl.max(qk, 1))
qk -= m_ij[:, None]
else:
m_ij = tl.maximum(m_i, tl.max(qk, 1) * qk_scale)
qk = qk * qk_scale - m_ij[:, None]
p = tl.math.exp2(qk)
l_ij = tl.sum(p, 1)
# -- update m_i and l_i
alpha = tl.math.exp2(m_i - m_ij)
l_i = l_i * alpha + l_ij
# -- update output accumulator --
acc = acc * alpha[:, None]
# update acc
v = tl.load(V_block_ptr)
acc += tl.dot(p.to(tl.float16), v)
# update m_i and l_i
m_i = m_ij
V_block_ptr = tl.advance(V_block_ptr, (BLOCK_N, 0))
K_block_ptr = tl.advance(K_block_ptr, (0, BLOCK_N))
return acc, l_i, m_i
@triton.jit
def _attn_fwd(
Q, K, V, sm_scale, M, Out,
stride_qz, stride_qh, stride_qm, stride_qk,
stride_kz, stride_kh, stride_kn, stride_kk,
stride_vz, stride_vh, stride_vk, stride_vn,
stride_oz, stride_oh, stride_om, stride_on,
Z, H,
N_CTX: tl.constexpr,
BLOCK_M: tl.constexpr,
BLOCK_DMODEL: tl.constexpr,
BLOCK_N: tl.constexpr,
STAGE: tl.constexpr,
):
start_m = tl.program_id(0)
off_hz = tl.program_id(1)
off_z = off_hz // H
off_h = off_hz % H
qvk_offset = off_z.to(tl.int64) * stride_qz + off_h.to(tl.int64) * stride_qh
# block pointers
Q_block_ptr = tl.make_block_ptr(
base=Q + qvk_offset,
shape=(N_CTX, BLOCK_DMODEL),
strides=(stride_qm, stride_qk),
offsets=(start_m * BLOCK_M, 0),
block_shape=(BLOCK_M, BLOCK_DMODEL),
order=(1, 0),
)
V_block_ptr = tl.make_block_ptr(
base=V + qvk_offset,
shape=(N_CTX, BLOCK_DMODEL),
strides=(stride_vk, stride_vn),
offsets=(0, 0),
block_shape=(BLOCK_N, BLOCK_DMODEL),
order=(1, 0),
)
K_block_ptr = tl.make_block_ptr(
base=K + qvk_offset,
shape=(BLOCK_DMODEL, N_CTX),
strides=(stride_kk, stride_kn),
offsets=(0, 0),
block_shape=(BLOCK_DMODEL, BLOCK_N),
order=(0, 1),
)
O_block_ptr = tl.make_block_ptr(
base=Out + qvk_offset,
shape=(N_CTX, BLOCK_DMODEL),
strides=(stride_om, stride_on),
offsets=(start_m * BLOCK_M, 0),
block_shape=(BLOCK_M, BLOCK_DMODEL),
order=(1, 0),
)
# initialize offsets
offs_m = start_m * BLOCK_M + tl.arange(0, BLOCK_M)
offs_n = tl.arange(0, BLOCK_N)
# initialize pointer to m and l
m_i = tl.zeros([BLOCK_M], dtype=tl.float32) - float("inf")
l_i = tl.zeros([BLOCK_M], dtype=tl.float32) + 1.0
acc = tl.zeros([BLOCK_M, BLOCK_DMODEL], dtype=tl.float32)
# load scales
qk_scale = sm_scale
qk_scale *= 1.44269504 # 1/log(2)
# load q: it will stay in SRAM throughout
q = tl.load(Q_block_ptr)
# stage 1: off-band
if STAGE & 1:
acc, l_i, m_i = _attn_fwd_inner(
acc, l_i, m_i, q, K_block_ptr, V_block_ptr,
start_m, qk_scale,
BLOCK_M, BLOCK_DMODEL, BLOCK_N,
1, offs_m, offs_n,
)
# barrier makes it easier for compielr to schedule the
# two loops independently
tl.debug_barrier()
# stage 2: on-band
if STAGE & 2:
acc, l_i, m_i = _attn_fwd_inner(
acc, l_i, m_i, q, K_block_ptr, V_block_ptr,
start_m, qk_scale,
BLOCK_M, BLOCK_DMODEL, BLOCK_N,
2, offs_m, offs_n,
)
# epilogue
m_i += tl.math.log2(l_i)
acc = acc / l_i[:, None]
m_ptrs = M + off_hz * N_CTX + offs_m
tl.store(m_ptrs, m_i)
tl.store(O_block_ptr, acc.to(Out.type.element_ty))
empty = torch.empty(128, device="cuda")
class _attention(torch.autograd.Function):
@staticmethod
def forward(ctx, q, k, v, causal, sm_scale):
# shape constraints
Lq, Lk, Lv = q.shape[-1], k.shape[-1], v.shape[-1]
assert Lq == Lk and Lk == Lv
assert Lk in {16, 32, 64, 128}
o = torch.empty_like(q)
BLOCK_M = 128
BLOCK_N = 64 if Lk <= 64 else 32
num_stages = 4 if Lk <= 64 else 3
num_warps = 4
# Tuning for H100
if torch.cuda.get_device_capability()[0] == 9:
num_warps = 8
num_stages = 7 if Lk >= 64 else 3
grid = (triton.cdiv(q.shape[2], BLOCK_M), q.shape[0] * q.shape[1], 1)
M = torch.empty((q.shape[0], q.shape[1], q.shape[2]), device=q.device, dtype=torch.float32)
_attn_fwd[grid](
q, k, v, sm_scale, M, o,
q.stride(0), q.stride(1), q.stride(2), q.stride(3),
k.stride(0), k.stride(1), k.stride(2), k.stride(3),
v.stride(0), v.stride(1), v.stride(2), v.stride(3),
o.stride(0), o.stride(1), o.stride(2), o.stride(3),
q.shape[0], q.shape[1],
N_CTX=q.shape[2],
BLOCK_M=BLOCK_M,
BLOCK_N=BLOCK_N,
BLOCK_DMODEL=Lk,
STAGE=3,
num_warps=num_warps,
num_stages=num_stages,
)
ctx.save_for_backward(q, k, v, o, M)
ctx.grid = grid
ctx.sm_scale = sm_scale
ctx.BLOCK_DMODEL = Lk
ctx.causal = causal
return o
attention = _attention.apply
我们看上面代码的这部分
p = tl.math.exp2(qk)
l_ij = tl.sum(p, 1)
# -- update m_i and l_i
alpha = tl.math.exp2(m_i - m_ij)
l_i = l_i * alpha + l_ij
# -- update output accumulator --
acc = acc * alpha[:, None]
# update acc
v = tl.load(V_block_ptr)
acc += tl.dot(p.to(tl.float16), v)
# update m_i and l_i
m_i = m_ij
就是算法流程图的按步计算，与我们用纯python实现的过程基本一致。我在实现python版的时，也借鉴了triton版本的相关计算过程。因此也可以发现，triton可以让我们用相对抽象的语言写出高性能cuda代码。下面我们会对triton的实现进行性能benchmark。
然后我们将cutlass实现的flash attention2（flash attention2的默认实现方式）与triton实现的flash attention2进行性能对比。
try:
# flash attention的标准使用接口
from flash_attn.flash_attn_interface import \
flash_attn_qkvpacked_func as flash_attn_func
HAS_FLASH = True
except BaseException:
HAS_FLASH = False
BATCH, N_HEADS, N_CTX, D_HEAD = 4, 48, 4096, 64
# vary seq length for fixed head and batch=4
configs = [
triton.testing.Benchmark(
x_names=["N_CTX"],
x_vals=[2**i for i in range(10, 15)],
line_arg="provider",
line_vals=["triton"] + (["flash"] if HAS_FLASH else []),
line_names=["Triton"] + (["Flash-2"] if HAS_FLASH else []),
styles=[("red", "-"), ("blue", "-")],
ylabel="ms",
plot_name=f"fused-attention-batch{BATCH}-head{N_HEADS}-d{D_HEAD}-{mode}",
args={
"H": N_HEADS,
"BATCH": BATCH,
"D_HEAD": D_HEAD,
"dtype": torch.float16,
"mode": mode,
"causal": causal,
},
)
for mode in ["fwd"]
for causal in [True]
]
@triton.testing.perf_report(configs)
def bench_flash_attention(
BATCH, H, N_CTX, D_HEAD, causal, mode, provider, dtype=torch.float16, device="cuda"
):
assert mode in ["fwd"]
warmup = 25
rep = 100
if provider == "triton":
q = torch.randn((BATCH, H, N_CTX, D_HEAD), dtype=dtype, device="cuda", requires_grad=True)
k = torch.randn((BATCH, H, N_CTX, D_HEAD), dtype=dtype, device="cuda", requires_grad=True)
if mode == "fwd":
q = q.to(torch.float8_e5m2)
k = k.to(torch.float8_e5m2)
v = torch.randn((BATCH, H, N_CTX, D_HEAD), dtype=dtype, device="cuda", requires_grad=True)
sm_scale = 1.3
fn = lambda: attention(q, k, v, causal, sm_scale)
if mode == "bwd":
o = fn()
do = torch.randn_like(o)
fn = lambda: o.backward(do, retain_graph=True)
ms = triton.testing.do_bench(fn, warmup=warmup, rep=rep)
if provider == "flash":
qkv = torch.randn(
(BATCH, N_CTX, 3, H, D_HEAD), dtype=dtype, device=device, requires_grad=True
)
fn = lambda: flash_attn_func(qkv, causal=causal)
if mode == "bwd":
o = fn()
do = torch.randn_like(o)
fn = lambda: o.backward(do, retain_graph=True)
ms = triton.testing.do_bench(fn, warmup=warmup, rep=rep)
flops_per_matmul = 2.0 * BATCH * H * N_CTX * N_CTX * D_HEAD
total_flops = 2 * flops_per_matmul
if causal:
total_flops *= 0.5
if mode == "bwd":
total_flops *= 2.5 # 2.0(bwd) + 0.5(recompute)
return total_flops / ms * 1e-9
# only works on post-Ampere GPUs right now
bench_flash_attention.run(save_path=".", print_data=True)
在A100上测试，结果如下：
batch4-head48-d64 forward，单位FLOPs/s
| N_CTX(context length) | triton | flash attention2(cutlass) |
|---|---|---|
| 1024 | 123 | 137 |
| 2048 | 159 | 162 |
| 4096 | 163 | 159 |
| 8192 | 167 | 157 |
| 16384 | 167 | 165 |
从前向计算的结果来看，triton的性能在context length较长的情况下，甚至好于cutlass实现的flash attention2。
但是triton实现的flash attention2相比默认使用cutlass实现的，backward计算时，triton的性能大约是cutlass的3/4。后续有机会会补充backward的实现。