英伟达又赚到了!FlashAttention3来了:H100利用率飙升至75%
Micheli
2024-07-14 00:00:00
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NVIDIA通过新算法FlashAttention-3在大型语言模型的效率方面取得了显著进步,将H100 GPU的利用率提高到了75%。该算法采用了warp-specialization、交错块矩阵乘法和低精度处理技术,使得处理速度加快,同时支持更长文本段落的有效处理。FlashAttention-3利用Hopper GPU架构的新特性和计算重叠方法,性能比前代FlashAttention-2提高了1.5到2倍。对于关注GPU效率和语言处理能力进步的人来说,这是一个值得关注的进展。
NVIDIA通过新算法FlashAttention-3在大型语言模型的效率方面取得了显著进步,将H100 GPU的利用率提高到了75%。该算法采用了warp-specialization、交错块矩阵乘法和低精度处理技术,使得处理速度加快,同时支持更长文本段落的有效处理。FlashAttention-3利用Hopper GPU架构的新特性和计算重叠方法,性能比前代FlashAttention-2提高了1.5到2倍。对于关注GPU效率和语言处理能力进步的人来说,这是一个值得关注的进展。- FlashAttention-3是一种快速、内存高效的注意力算法,可以加速大型语言模型(LLM)的训练和运行速度。
- FlashAttention-3利用了加速Hopper GPU注意力的三种主要技术:warp-specialization、交错分块matmul和softmax运算、硬件支持FP8低精度的不连贯处理。
- FlashAttention-3的速度是FlashAttention-2的1.5-2.0倍,高达740 TFLOPS,利用率为75%。
- FlashAttention-3可以在保持精度的同时使用较低精度的数字(FP8),实现更快的处理速度并降低内存使用量。
- FlashAttention-3使AI模型能够更有效地处理更长的文本片段,提供更长、更复杂的内容而不会减慢速度。
- FlashAttention-3充分利用了Hopper GPU的新功能,如WGMMA、TMA和FP8。
- FlashAttention-3通过重叠GEMM和softmax操作来加速注意力机制,同时使用非相干处理减少量化误差。
- 在FP16精度下,FlashAttention-3的速度是FlashAttention-2的1.5-2.0倍;在FP8精度下,接近1.2 PFLOPS。
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