太强了！斯坦福继Flash Attention V1和V2又推出Flash Decoding

2024-03-16 21:52
文章标签 v2 attention flash 推出 v1 斯坦福 decoding 太强

本文主要是介绍太强了！斯坦福继Flash Attention V1和V2又推出Flash Decoding，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

斯坦福大学此前提出的FlashAttention算法，能够在BERT-large训练中节省15%，将GPT训练速度提高2/3。此后又提出FlashAttention V2，拥有了更好的并行性和工作分区，让计算提速200%，上下文长度扩展更任性！

Flash-Decoding不仅借鉴了FlashAttention的优点，同时可以显著加快推理过程中的注意力，使非常长的序列的生成速度提高8倍。也可以极大提高了encoding速度。

紧跟前沿技术，找到自己论文的创新点！研梦非凡邀请大模型资深算法工程师魏导师，带大家系统学习FlashAttentionV1，FlashAttention V2，Flash Decoding的算法核心和实验分析！

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注：FlashAttentionV1和FlashAttention V2已经录制完毕，Flash Decoding将在3月15日直播！

FlashAttention前沿论文解析系列课

FlashAttentionV1课程概览

往期直播

part1：7大核心要点

  • FlashAttention是一种快速且内存高效的精确注意力机制，同时具有IO感知性。

  • 解决了Transformer在计算长文本时面临的平方时间复杂度问题。

  • 不同于其他Efficient Transformer，FlashAttention将优化重点放在了降低存储访问开销上。

  • ......

part2：探索研究背景

  • IO-Aware Runtime Optimization

  • Efficient ML Models with Structured Matrices

  • Sparse Training

  • Efficient Transformer

part3：相关工作讲解

  • 计算机架构

  • Self-Attention 计算

  • Safe Softmax 公式

  • Online softmax 公式图片

part4：算法分析

  • Flash Attention算法两个主要思想

  • Flash attention的计算过程（算法实现）

part5：实验结果

  • Training Speed

  • 模型加速测试

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FlashAttention V2课程概览

往期直播

论文摘要、简介、创新点
研究背景

  • 背景知识

    GPU performance characteristics

    Hardware角度

    GPU Software 编程角度

    Hardware和Software的联系

    Standard Attention Implementation

    FlashAttention

算法核心

  • Algorithm

  • Parallelism

实验分析

  • Benchmarking attention

  • End-to-end training speed

讨论

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FlashAttention-3：Flash Decoding直播大纲

直播课程

Flash-Decoding创新点
Flash-Decoding研究背景

  • GPU性能特点

  • GPU Software 编程角度

  • Standard Attention Implementation

  • FlashAttention

算法核心

  • Multi-head attention for decoding

  • A faster attention for decoding: Flash-Decoding

Flash Decoding主要步骤
实验讲解

  • Benchmarks on CodeLlama 34B

  • Component-level micro-benchmarks

直播时间

3月15日晚19:20

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直播课主讲导师

魏导师

  • 从事新能源汽车智能座舱语音对话高级算法研发；芯片公司模型训练推理加速框架研发和高性能计算工程师；大模型算法资深工程师。

  • 学术成就：发表多篇sci、ccf论文，工信部重点项目1项。

  • 可带方向：大语言模型预训练和微调对齐、医疗大语言模型、code LLM算法研究、模型推理加速、AIGC多模态、AI推理框架。

ps：研梦非凡做前沿论文直播，主要是教会大家如何读论文时候抓住重点，从实际读论文的过程中，让大家掌握有效的方法，发现找创新点和写论文阅读报告的能力。

cv全方向/nlp全方向/机器学习/深度学习及AI+金融，医疗，交通等方向的ccf a-c，sci一区-四区，核心论文都可以来研梦非凡匹配到合适的科研指导（可以享受3月课程福利哦～）。

根据计算机视觉研究院粉丝同学们的科研需求我们推出两种论文指导方案：

1v1定制化论文指导

  • 按不同的需求收费，区别于其他1v1论文辅导收全程指导费。

  • 针对在完成论文的过程中某些部分遇到难题，而找不到路径的同学，协助其用更少的费用快速地解决问题。

1v1定制化论文指导分三个阶段：

选题阶段

  1. 导师根据学员实际情况与需求，引导论文idea或给出论文idea

  2. 导师针对已有研究成果进行梳理和分析指导，让学员了解研究领域的发展状况、研究方法和趋势，确定论文idea的研究方法和目标。

  3. 导师结合己有研究成果的情况和论文idea，对学员后续的研究方法做出初步的规划和判断。

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实验阶段

  1. 实验设计，明确研究问题、研究目标和研究方法

  2. 数据收集、整理与分析，确保数据的质量和完整性

  3. 实验代码实现与模型训练

  4. 实验微调与结果统计、呈现

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成稿（让写作professional）阶段

因语言问题，科研协作经验缺乏，大多数的同学会因为用词和表达不够professional而被误解，导致论文改稿和评分低。

  1. 论文写作方法指导，论文写作框架与格式

  2. 参考文献筛选与列举

  3. 期刊会议筛选与投稿建议指导

  4. 论文文字部分的修改与润色

  5. 论文中所必要的表格与图片制作

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全程论文指导的服务适合以下需求的同学

  • 非常适合科研小白：有科研需求，想融会贯通地使用算法模型，了解前沿进展和方向；

  • 非常适合转专业和研究领域做敲门砖用：从事人工智能领域工作，想系统提升算法理论，高效掌握算法设计及创新思路，快速了解论文撰写技能；

课程收获

  • 学习经典前沿论文，掌握算法原理和实现，了解不同算法的优劣势；

  • 指定领域创新点；

  • Coding能力增强；

  • 论文写作方法以及投稿建议。

科研进度保障

  • 主讲导师：顶会审稿人，负责经典论文+前沿论文讲解+idea给予/方向建议+写作方法+投稿建议

  • 私人群：每个同学都有与主讲导师私人讨论的小群（idea探讨以及课程内容答疑）；

  • 全程线上语音meeting+开麦沟通。

指导周期与价格表

总指导周期=核心指导期+维护期

  • 根据需要发表论文的区位不同，指导总周期在3到18个月不等。

  • 核心指导期是正常的上课指导周期，维护期是学员已经写出论文投出去后，可能会收到审稿意见要求修改或者退稿的情况（主讲导师会给同学进一步的修改建议，必要的话会约会议沟通，最多6次meeting）。

  • 在核心指导期，一般是每周1次1对1会议指导课，每次在45分钟左右。

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研梦非凡的导师来自海外QStop80、国内华五、C9、985高校的教授/博士导师/博士后，世界500强公司算法工程师，国内外知名人工智能实验室研究员。（以下仅展示部分导师）导师均来自科研一线，购买联系助教后，可根据学员需求匹配导师库导师～～

李导师

海外QS30大学博士后，曾在多家研究院企业担任算法研究员。只接顶会、一区、二区意向学员

个人成就：

在顶级国际会议及期刊Environment of remote sensing,AAAI,ECCV,WACV等发表论文20余篇。专利著作7部。担任CVPR,ICCV,ECCV,ACM-MM,AAAI,NIPS等审稿人。

研究/辅导方向：

计算机视觉,机器学习,多模态学习。 3D视觉（3D点云和图像表示学习、3D点云和2D图像的无监督和半监督学习、人体姿态估计、重建）；人脸分析（人脸关键点、重建、人脸跟踪）；模型压缩 (知识蒸馏、模型搜索量化剪枝)；通用视觉模型与应用(VIT、目标检测、语义分割)；AI基础理论(AutoML、数据增广、无监督/半监督/长尾/噪声/联邦学习)；AIGC生成模型高效训练和优化(扩散模型蒸馏、图文生成、3D生成等)；多模态学习（图像、3D点云和语言的多模型学习、vision-language、医学图像）；压缩感知的稀疏编码方法。

Mike导师

浙大博士，现任互联网大厂算法研究员，从事包括自动驾驶多模态感知系统，监控视频理解系统等项目。

个人成就：

在中科院一区二区等国际期刊发表论文近15篇，并担任cvpr，iccv, eccv, nips, icml, iclr等审稿人。

研究/辅导方向：

目前主要方向为深度学习视觉方向，生成模型方向（如GAN网络，diffusion，文生图等），视觉理解方向（如目标检测，分割，对比学习，模型结构设计等），多模态理解方向（如视觉和语言，声音等），3D点云，医疗图像领域，模型结构设计和计算机视觉在医疗上的应用等。

辅导亮点：

指导多名本硕学生撰写SCI 1区-4区学术论文，多名学生进入顶尖985高校、211高校双一流学科继续深造。

Bob导师

本硕博985

个人成就：

在TPAMI、TIP、CVPR、ICCV、ECCV等高水平期刊和会议上发表论文40余篇，其中CCF-A类论文20余篇,一作CCF-A类论文10余篇。

研究/辅导方向：

主要研究方向为图像复原、图像增强、神经网络轻量化、点云语义理解等。

辅导亮点：

先后指导硕士博士20余人,多名学生硕博期间发表CCF-A和CCF-B，SCI一区和SCI二区。

Wills导师

985高校通信与信息PHD

个人成就：

曾在某知名lab任研究员，多个SCI国际会议审稿人，IEEE Acecess审稿人。

研究/辅导方向：

机器人slam、无线感知、多模态融合、计算机视觉、大数据、云/雾计算、通信类、机械类。

辅导亮点：

曾辅导过数位硕士博士的毕论与本科生保研加分，对论文创新点挖掘具有丰富经验，目前已经发表数十篇SCI高水平论文。参与申请与开展国家级别课题数项（其中部分项目是实际负责人）。

李导师

BAT大厂算法专家

个人成就：

ACM multimedia oral论文一作。曾带队做过图像风格转换、图像/视频增强、人脸修复、图像/视频质量评价和自动驾驶感知数据合成等项目,对生成式模型有着丰富的实践经验。

研究/辅导方向：

主要研究方向为图像视频增强、多模态内容理解与数据合成，自动驾驶感知数据合成。

辅导亮点：

经验丰富，实力过硬，帮助50多名学员完成1v1定制化论文指导（实验阶段工作）

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这篇关于太强了！斯坦福继Flash Attention V1和V2又推出Flash Decoding的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/816832。

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