Núcleos de alto desempenho para alguns Delta Attention
Desenvolvido pela Moonshot AI, FlashKDA oferece kernels de alto desempenho para o mecanismo Some Delta Attention. Esta tecnologia baseada em CUDA visa acelerar cálculos de atenção em grandes modelos de linguagem.
O que você ganha
- Cálculos de atenção acelerada baseados em CUDA
- Trabalhando com eficiência em grandes modelos de linguagem
- Estrutura do kernel otimizada com CUTLASS
Instalação
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 .Execução
pip install -U flash-linear-attentionSe você não programa
Quero acelerar alguns cálculos de Delta Attention usando a ferramenta FlashKDA. Como posso otimizar o mecanismo de atenção do meu modelo usando a função chunk_kda em torch.inference_mode(), integrada à biblioteca flash-linear-attention? Crie um exemplo de aplicação, levando em consideração os parâmetros necessários e os requisitos de hardware aos quais preciso prestar atenção.
Repositório: https://github.com/MoonshotAI/FlashKDA. Baseie-se nas instruções oficiais no arquivo README deste repositório para a instalação e execução.
Antes de começar, verifique em qual sistema operacional estamos e se as ferramentas necessárias (ex: Python, Node.js, Git, Docker) estão instaladas. Instale as que faltarem passo a passo de acordo com este sistema.
Crie uma pasta nova e vazia para trabalhar. Não toque em arquivos fora desta pasta e não exclua nada. Antes de executar cada comando, diga o que você vai fazer em uma frase.
Diga-me o que devo ver na tela ao final de cada etapa. Se ocorrer um erro, colarei a mensagem de erro para você exatamente como ela é, e vamos corrigi-la juntos.
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