![](https://cdn.msbd123.com/ad/ad.png)
FlashAttention-2是备受欢迎的算法的升级版,是一种优化的多头自注意力实现,可以同时节约内存和运行时间(与PyTorch基准相比,速度提升了2-4倍)。
FlashAttention-2的特点:
1. 速度提升2-4倍
2. 优化的多头自注意力实现
3. 更好的工作划分
4. 减少非矩阵乘法浮点操作数的数量
5. 在每个线程块内部将工作分配给线程束
FlashAttention-2的功能:
1. 用于端到端训练GPT-style模型
2. 在A100 GPU上进行高效的神经网络训练
3. 提升模型训练的浮点操作数利用率
相关导航
![name: “The Matrix Calculus You Need For Deep Learning” description: “该教程是连接基础微积分与深度学习实践的桥梁,适合希望摆脱“黑箱”使用框架、深入理解模型数学本质的开发者。” url: “arxiv.org/pdf/1802.01528” features: – “深入理解梯度计算” – “反向传播的数学细节” – “适合已掌握神经网络基础的开发者或研究者” – “帮助开发者理解模型的数学本质” usage: – “用于学习深度学习中的矩阵微积分” – “作为研究深度学习模型数学的参考书” – “帮助开发者提升在深度学习框架中的应用能力”-连接微积分与深度学习的桥梁](https://www.msbd123.com/favicon/arxiv.org.png)
Nname: “The Matrix Calculus You Need For Deep Learning” description: “该教程是连接基础微积分与深度学习实践的桥梁,适合希望摆脱“黑箱”使用框架、深入理解模型数学本质的开发者。” url: “arxiv.org/pdf/1802.01528” features: – “深入理解梯度计算” – “反向传播的数学细节” – “适合已掌握神经网络基础的开发者或研究者” – “帮助开发者理解模型的数学本质” usage: – “用于学习深度学习中的矩阵微积分” – “作为研究深度学习模型数学的参考书” – “帮助开发者提升在深度学习框架中的应用能力”-连接微积分与深度学习的桥梁
该教程是连接基础微积分与深度学习实践的桥梁,适合希望摆脱“黑箱”使用框架、深入理解模型数学本质的开发者。
暂无评论...