Оптимизация LLM: создание кросс-платформенной Flash Attention с поддержкой Turing+ архитектур и другими возможностями

Оптимизация LLM: создание кросс-платформенной Flash Attention с поддержкой Turing+ архитектур и другими возможностями

В последние годы внимание к языковым моделям, таким как ChatGPT, значительно возросло. Одним из ключевых элементов в их работе является механизм внимания. На эту тему Tri Dao разработал технологию Flash Attention, которая позволяет повысить эффективность обработки данных.

Недавно была представлена открытая версия Flash Attention 2, совместимая с платформами Triton, Linux и Windows. Эта версия также поддерживает архитектуру Turing-Blackwell, что открывает новые горизонты для разработчиков. Операции, которые ранее требовали значительных вычислительных ресурсов, теперь можно выполнять на более доступных устройствах, таких как GPU в Google Colab и Kaggle.

В области исследовательской инженерии это стало настоящим прорывом. Технология Flash Attention 2 не только ускоряет выполнение задач, но и делает их более доступными для широкой аудитории. Теперь пользователи могут без труда интегрировать эту мощную технологию в свои проекты, получая преимущества от её уникальных возможностей.

Meta* (Instagram*, Facebook*) и другие признанные экстремистскими организации/ресурсы запрещены в РФ.
Упоминания иностранных агентов сопровождаются маркировкой по закону.
Информационный материал. 18+.