flash_attn_cuda.fwd

时间: 2025-02-04 15:01:43 浏览: 75
### 关于 `flash_attn_cuda.fwd` 的 CUDA 实现 #### 函数概述 `flash_attn_cuda.fwd` 是 Flash Attention 算法的前向传播函数的一个CUDA实现版本。该函数旨在高效地执行注意力机制中的矩阵乘法操作,特别是在处理大规模数据集时能够显著提升性能[^3]。 #### 输入参数说明 此函数接收多个输入参数来配置具体的运算行为: - **q, k, v**: 查询(Query),键(Key),值(Value)张量,这些通常是来自Transformer模型不同层或多头注意模块的数据。 - **softmax_scale**: 应用于Softmax激活之前的缩放因子,默认情况下等于1/sqrt(d_k),其中d_k表示key维度大小。 - **is_causal**: 布尔标志位指示是否启用因果掩码(causal masking),这对于自回归解码非常重要。 - **dropout_p**: Dropout概率,在训练阶段随机丢弃一定比例的关注权重以防止过拟合;测试/推理时不应用Dropout。 #### 输出结果描述 返回的结果主要包括两个部分: - 经过优化后的上下文向量(context vectors),它综合了所有位置的信息并加权求和得到最终输出; - 中间状态(Intermediate states), 这些信息可用于后续反向传播过程中的梯度计算。 #### 核心逻辑分析 为了提高效率,FlashAttention采用了特殊的索引(Indexing)技术而非简单复制KV head内容至显存再做进一步处理的方法。具体来说,就是通过传递KV或KV Head对应的索引来访问实际存储在全局内存里的数据项,并据此构建有效的访存模式从而减少不必要的带宽消耗以及延迟开销[^2]。 ```cpp // Pseudo-code for flash_attn_cuda.fwd kernel launch configuration and call. void LaunchFlashAttnFwd(const float* q, const float* k, const float* v, float* out, int batch_size, int seq_len_q, int seq_len_kv, int num_heads, int dim_head, bool is_causal, float dropout_p){ // Setup grid/block dimensions based on input sizes... // Call the actual CUDA kernel with appropriate parameters... } ```
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root@dsw-1170833-7c9c658db9-m82gn:/mnt/workspace/LLaMA-Factory# llamafactory-cli webui Traceback (most recent call last): File "/usr/local/bin/llamafactory-cli", line 5, in <module> from llamafactory.cli import main File "/mnt/workspace/LLaMA-Factory/src/llamafactory/__init__.py", line 28, in <module> from .extras.env import VERSION File "/mnt/workspace/LLaMA-Factory/src/llamafactory/extras/env.py", line 23, in <module> import peft File "/usr/local/lib/python3.11/site-packages/peft/__init__.py", line 17, in <module> from .auto import ( File "/usr/local/lib/python3.11/site-packages/peft/auto.py", line 31, in <module> from .config import PeftConfig File "/usr/local/lib/python3.11/site-packages/peft/config.py", line 24, in <module> from .utils import CONFIG_NAME, PeftType, TaskType File "/usr/local/lib/python3.11/site-packages/peft/utils/__init__.py", line 17, in <module> from .other import ( File "/usr/local/lib/python3.11/site-packages/peft/utils/other.py", line 34, in <module> from .constants import ( File "/usr/local/lib/python3.11/site-packages/peft/utils/constants.py", line 16, in <module> from transformers import BloomPreTrainedModel File "/usr/local/lib/python3.11/site-packages/transformers/utils/import_utils.py", line 2045, in __getattr__ module = self._get_module(self._class_to_module[name]) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/local/lib/python3.11/site-packages/transformers/utils/import_utils.py", line 2075, in _get_module raise e File "/usr/local/lib/python3.11/site-packages/transformers/utils/import_utils.py", line 2073, in _get_module return importlib.import_module("." + module_name, self.__name__) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/local/lib/python3.11/importlib/__init__.py", line 126, in import_module return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/local/lib/python3.11/site-packages/transformers/models/bloom/modeling_bloom.py", line 37, in <module> from ...modeling_utils import PreTrainedModel File "/usr/local/lib/python3.11/site-packages/transformers/modeling_utils.py", line 61, in <module> from .integrations.flash_attention import flash_attention_forward File "/usr/local/lib/python3.11/site-packages/transformers/integrations/flash_attention.py", line 5, in <module> from ..modeling_flash_attention_utils import _flash_attention_forward, flash_attn_supports_top_left_mask File "/usr/local/lib/python3.11/site-packages/transformers/modeling_flash_attention_utils.py", line 36, in <module> from flash_attn.bert_padding import index_first_axis, pad_input, unpad_input # noqa ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/local/lib/python3.11/site-packages/flash_attn/__init__.py", line 3, in <module> from flash_attn.flash_attn_interface import ( File "/usr/local/lib/python3.11/site-packages/flash_attn/flash_attn_interface.py", line 15, in <module> import flash_attn_2_cuda as flash_attn_gpu ImportError: /usr/local/lib/python3.11/site-packages/flash_attn_2_cuda.cpython-311-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: _ZN3c105ErrorC2ENS_14SourceLocationESs

class Decoder(nn.Module): def __init__(self): super(Decoder, self).__init__() self.tgt_emb = nn.Embedding(tgt_vocab_size, d_model) self.pos_emb = PositionalEncoding(d_model) self.layers = nn.ModuleList([DecoderLayer() for _ in range(n_layers)]) def forward(self, dec_inputs, enc_inputs, enc_outputs): ''' dec_inputs: [batch_size, tgt_len] enc_intpus: [batch_size, src_len] enc_outputs: [batsh_size, src_len, d_model] ''' dec_outputs = self.tgt_emb(dec_inputs) # [batch_size, tgt_len, d_model] dec_outputs = self.pos_emb(dec_outputs.transpose(0, 1)).transpose(0, 1).cuda() # [batch_size, tgt_len, d_model] dec_self_attn_pad_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, dec_inputs).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_self_attn_subsequence_mask = get_attn_subsequence_mask(dec_inputs).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_self_attn_mask = torch.gt((dec_self_attn_pad_mask + dec_self_attn_subsequence_mask), 0).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_enc_attn_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, enc_inputs) # [batc_size, tgt_len, src_len] dec_self_attns, dec_enc_attns = [], [] for layer in self.layers: # dec_outputs: [batch_size, tgt_len, d_model], dec_self_attn: [batch_size, n_heads, tgt_len, tgt_len], dec_enc_attn: [batch_size, h_heads, tgt_len, src_len] dec_outputs, dec_self_attn, dec_enc_attn = layer(dec_outputs, enc_outputs, dec_self_attn_mask, dec_enc_attn_mask) dec_self_attns.append(dec_self_attn) dec_enc_attns.append(dec_enc_attn) return dec_outputs, dec_self_attns, dec_enc_attns

import os, sys import argparse import torch import numpy as np import math parser = argparse.ArgumentParser(description='LLaMa-2 Self-Attention') parser.add_argument('model_size', type=int, choices = [7, 13], help='The size of the model to use. Default is 13') parser.add_argument('layer', type=int, help='The layer to use for self-attn') parser.add_argument('seq_len', type=int, help='The sequence length to use for self-attn') parser.add_argument('--input_file', required = True, type=str, help='The input file to use for self-attn') parser.add_argument('--output_file', default = 'llama-self-attn-output.bin', type=str, help='The output file to use for self-attn') from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM from fileio_utils import * VALUE_LOGSF = 16 ACCU_LOGSF = 20 def rotate_half(x): """Rotates half the hidden dims of the input.""" x1 = x[..., : x.shape[-1] // 2] x2 = x[..., x.shape[-1] // 2 :] return torch.cat((-x2, x1), dim=-1) if __name__ == '__main__': compilation_error = os.system('make self-attn') if compilation_error: print("Error compiling self-attn") exit(1) args = parser.parse_args() # model_card = f"meta-llama/Llama-2-{args.model_size}b-hf" model_card = f"model-storage/hub/models--meta-llama--Llama-2-7b-hf/snapshots/01c7f73d771dfac7d292323805ebc428287df4f9" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_card, local_files_only = True, cache_dir = "./model-storage") layer = model.model.layers[args.layer] embed_dim = layer.self_attn.q_proj.in_features workdir = f'./zkllm-workdir/Llama-2-{args.model_size}b' layer_prefix = f'layer-{args.layer}' os.system(f'./self-attn linear {args.input_file} {args.seq_len} {embed_dim} {workdir} {layer_prefix} {args.output_file}') Q, K, V = load_int('temp_Q.bin').reshape(args.seq_len, embed_dim) / (1 << 16), load_int('temp_K.bin').reshape(args.seq_len, embed_dim) / (1 << 16), load_int('temp_V.bin').reshape(args.seq_len, embed_dim) / (1 << 16) Q = Q.view(args.seq_len, layer.self_attn.num_heads, layer.self_attn.head_dim).transpose(0, 1) K = K.view(args.seq_len, layer.self_attn.num_heads, layer.self_attn.head_dim).transpose(0, 1) V = V.view(args.seq_len, layer.self_attn.num_heads, layer.self_attn.head_dim).transpose(0, 1) layer.self_attn.rotary_emb.to(0) cos, sin = layer.self_attn.rotary_emb(torch.randn(1, args.seq_len, embed_dim, device = 0), torch.arange(args.seq_len, device = 0).unsqueeze(0)) Q, K = Q * cos + rotate_half(Q) * sin, K * cos + rotate_half(K) * sin Q, K = Q.to(torch.float64), K.to(torch.float64) A_ = Q @ K.transpose(-2, -1) A = to_int64(A_, VALUE_LOGSF) # an upper triangular mask for perplexity mask = torch.triu(torch.ones(args.seq_len, args.seq_len, device = 0, dtype = bool), diagonal = 1) A -= torch.max(A * ~mask, dim = -1, keepdim = True).values shift = math.sqrt(layer.self_attn.head_dim) * torch.log((torch.exp((to_float(A, ACCU_LOGSF) / math.sqrt(layer.self_attn.head_dim))) * ~mask).sum(axis = -1, keepdim = True)) shift = to_int64(shift, ACCU_LOGSF) A -= shift attn_output = (torch.exp(to_float(A, ACCU_LOGSF, torch.float64) / math.sqrt(layer.self_attn.head_dim)).float()) * ~mask attn_output = attn_output @ V attn_output = fromto_int64(attn_output, VALUE_LOGSF) attn_output = attn_output.transpose(0, 1).contiguous() attn_output = attn_output.view(args.seq_len, embed_dim) attn_output = attn_output.transpose(0, 1).reshape(args.seq_len, embed_dim) save_int(attn_output, 1 << 16, 'temp_attn_out.bin') os.system(f'./self-attn attn {args.input_file} {args.seq_len} {embed_dim} {workdir} {layer_prefix} {args.output_file}') os.system('rm ./temp*.bin')makefile是什么东西

# 4. PreNormTransformerEncoderLayer class PreNormTransformerEncoderLayer(nn.Module): def __init__(self, d_model: int, nhead: int, dim_feedforward: int = 2048, dropout: float = 0.1, batch_first: bool = True, activation: nn.Module = nn.GELU(), bias: bool = False): super().__init__() self.self_attn = nn.MultiheadAttention( embed_dim=d_model, num_heads=nhead, dropout=dropout, batch_first=batch_first, bias=bias ) self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model) self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model) self.dropout1 = nn.Dropout(dropout) self.dropout2 = nn.Dropout(dropout) # 激活函数处理 if isinstance(activation, str): activation = activation.lower() if activation == "relu": self.activation = nn.ReLU() elif activation == "gelu": self.activation = nn.GELU() else: raise ValueError(f"Unsupported activation: {activation}") else: self.activation = activation # 前馈网络 self.feedforward = nn.Sequential( nn.Linear(d_model, dim_feedforward, bias=bias), self.activation, nn.Dropout(dropout), nn.Linear(dim_feedforward, d_model, bias=bias) ) self._reset_parameters() def _reset_parameters(self): # 自注意力参数初始化 nn.init.xavier_uniform_(self.self_attn.in_proj_weight) if self.self_attn.in_proj_bias is not None: nn.init.constant_(self.self_attn.in_proj_bias, 0.) nn.init.xavier_uniform_(self.self_attn.out_proj.weight) if self.self_attn.out_proj.bias is not None: nn.init.constant_(self.self_attn.out_proj.bias, 0.) # 前馈网络改进初始化 nn.init.kaiming_uniform_( # 改为Kaiming初始化 self.feedforward[0].weight, nonlinearity='gelu' if isinstance(self.activation, nn.GELU) else 'relu' ) if self.feedforward[0].bias is not None: nn.init.constant_(self.feedforward[0].bias, 0.) nn.init.xavier_uniform_(self.feedforward[-1].weight) # 最后一层保持Xavier if self.feedforward[-1].bias is not None: nn.init.constant_(self.feedforward[-1].bias, 0.) def forward(self, src: Tensor, src_mask: Optional[Tensor] = None, src_key_padding_mask: Optional[Tensor] = None) -> Tensor: # 复用LayerNorm计算结果 normed_src = self.norm1(src) attn_output = self.self_attn( normed_src, normed_src, normed_src, attn_mask=src_mask, key_padding_mask=src_key_padding_mask, need_weights=False )[0] src = src + self.dropout1(attn_output) # Feedforward normed_src2 = self.norm2(src) ff_output = self.feedforward(normed_src2) src = src + self.dropout2(ff_output) return src

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PSP(PlayStation Portable)是索尼公司推出的一款便携式游戏机,它支持多种多媒体格式,包括音乐、视频和图片等。随着数字娱乐的发展和移动设备的普及,用户们经常需要将各种格式的媒体文件转换为PSP支持的格式,以便在该设备上进行播放。因此,一款“强大的PSP转换工具”应运而生,其重要性和实用性不言而喻。 ### 知识点详细说明 #### PSP转换工具的定义与作用 PSP转换工具是一种软件程序,用于将用户电脑或移动设备上的不同格式的媒体文件转换成PSP设备能够识别和播放的格式。这些文件通常包括MP4、AVI、WMV、MP3等常见媒体格式。通过转换,用户可以在PSP上观看电影、听音乐、欣赏图片等,从而充分利用PSP的多媒体功能。 #### 转换工具的必要性 在没有转换工具的情况下,用户可能需要寻找或购买兼容PSP的媒体文件,这不仅增加了时间和经济成本,而且降低了使用的灵活性。PSP转换工具的出现,极大地提高了文件的兼容性和用户操作的便捷性,使得用户能够自由地使用自己拥有的任意媒体文件。 #### 主要功能 PSP转换工具一般具备以下核心功能: 1. **格式转换**:能够将多种不同的媒体格式转换为PSP兼容格式。 2. **视频编辑**:提供基本的视频编辑功能,如剪辑、裁剪、添加滤镜效果等。 3. **音频处理**:支持音频文件的格式转换,并允许用户编辑音轨,比如音量调整、音效添加等。 4. **图片浏览**:支持将图片转换成PSP可识别的格式,并可能提供幻灯片播放功能。 5. **高速转换**:为用户提供快速的转换速度,以减少等待时间。 #### 技术要求 在技术层面上,一款优秀的PSP转换工具通常需要满足以下几点: 1. **高转换质量**:确保转换过程不会影响媒体文件的原有质量和清晰度。 2. **用户友好的界面**:界面直观易用,使用户能够轻松上手,即使是技术新手也能快速掌握。 3. **丰富的格式支持**:支持尽可能多的输入格式和输出格式,覆盖用户的广泛需求。 4. **稳定性**:软件运行稳定,兼容性好,不会因为转换过程中的错误导致系统崩溃。 5. **更新与支持**:提供定期更新服务,以支持新推出的PSP固件和格式标准。 #### 转换工具的使用场景 PSP转换工具通常适用于以下场景: 1. **个人娱乐**:用户可以将电脑中的电影、音乐和图片转换到PSP上,随时随地享受个人娱乐。 2. **家庭共享**:家庭成员可以共享各自设备中的媒体内容,转换成统一的格式后便于所有PSP设备播放。 3. **旅行伴侣**:在旅途中,将喜爱的视频和音乐转换到PSP上,减少携带设备的数量,简化娱乐体验。 4. **礼物制作**:用户可以制作包含个性化视频、音乐和图片的PSP媒体内容,作为礼物赠送给亲朋好友。 #### 注意事项 在使用PSP转换工具时,用户应当注意以下几点: 1. **版权问题**:确保转换和使用的媒体内容不侵犯版权法规定,尊重原创内容的版权。 2. **设备兼容性**:在进行转换前,了解PSP的兼容格式,选择合适的转换设置,以免文件无法在PSP上正常播放。 3. **转换参数设置**:合理选择转换的比特率、分辨率等参数,根据个人需求权衡文件质量和转换速度。 4. **数据备份**:在进行格式转换之前,备份好原文件,避免转换失败导致数据丢失。 #### 发展趋势 随着技术的进步,PSP转换工具也在不断发展和更新。未来的发展趋势可能包括: 1. **智能化**:转换工具会更加智能化,通过机器学习和人工智能技术为用户提供更个性化的转换建议。 2. **云端服务**:提供云端转换服务,用户无需下载安装软件,直接在网页上上传文件进行转换。 3. **多平台支持**:支持更多的设备和操作系统,满足不同用户的使用需求。 4. **多功能集成**:集成更多功能,如在线视频下载、转换为其他设备格式等,提高软件的综合竞争力。 通过上述的详细说明,我们可以看出一个强大的PSP转换工具在数字娱乐领域的重要性。它不仅提高了用户在娱乐内容上的自由度,也为设备的多功能利用提供了支持。在未来,随着技术的不断发展和用户需求的日益增长,PSP转换工具及相关软件将会持续演进,为人们带来更加丰富便捷的多媒体体验。
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STM32F10x中断系统深入理解:优化技巧与高效处理机制

# 摘要 本文深入探讨了STM32F10x微控制器的中断系统,涵盖其基本概念、理论基础、编程实践、高级特性和案例分析。文章首先介绍了中断系统的工作原理,包括中断的定义、分类、向量和优先级。接着,探讨了中断管理硬件资源和中断服务程序的设计原则。在编程实践部分,重点