Hochleistungskerne für etwas Delta-Aufmerksamkeit
FlashKDA wurde von Moonshot AI entwickelt und bietet leistungsstarke Kernel für den Some Delta Attention-Mechanismus. Diese CUDA-basierte Technologie zielt darauf ab, Aufmerksamkeitsberechnungen in großen Sprachmodellen zu beschleunigen.
Was es bringt
- CUDA-basierte beschleunigte Aufmerksamkeitsberechnungen
- Effizientes Arbeiten an großen Sprachmodellen
- Mit CUTLASS optimierte Kernelstruktur
Installation
git clone https://github.com/MoonshotAI/FlashKDA.git flash-kda
cd flash-kda
git submodule update --init --recursive
pip install -v --no-build-isolation .FLASH_KDA_CUDA_ARCHS=all pip install -v --no-build-isolation .Ausführung
pip install -U flash-linear-attentionWenn Sie nicht programmieren
Ich möchte einige Delta-Attention-Berechnungen mit dem FlashKDA-Tool beschleunigen. Wie kann ich den Aufmerksamkeitsmechanismus meines Modells optimieren, indem ich die Funktion chunk_kda unter Torch.inference_mode() verwende, die in die Bibliothek flash-linear-attention integriert ist? Bitte erstellen Sie ein Anwendungsbeispiel unter Berücksichtigung der notwendigen Parameter und Hardwareanforderungen, auf die ich achten muss.
Verwandte Begriffe aus dem Glossar
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