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用cutlass cute实现flash attentionflash attention自顶向下(虽然我学cutlass是自底向上学的但是感觉快速上手应该自顶向下学)。因为有了cutlass cute用户就可以方便的实现一些功能了, 即一些cuda编程的范式: cuda程序范式: global mem -> share mem -> reg -> compute blo...

Deepspeed多机微调使用和踩坑记录官方demoDeepSpeedExamples step1_supervised_finetuning 基本使用NOTE: deepspeed只需要在一个节点上启动, 它会自动使用ssh根据hostfile的内容去其他节点启动程序。官方演示 多机训练主要有两个步骤: 配置ssh免密登陆: 以便deepspeed能访问其他节点然后自动启动其他节点的程序...

llama2.c体验 Have you ever wanted to inference a baby Llama 2 model in pure C? No? Well, now you can! 为什么要体验llama2.c? 因为我现在在做一些大模型相关的东西, 但是设备资源又不是十分充足, 想要先通过一个很小很小的llama来验证跑通再迁移到实验环境。偶然发现llama2.c的环境...

大模型的长序列优化为什么长序列是必要的? prompt engineering 会话, 书籍, 视频 不忘记之前说的话, 不分心 idea prompt hashing! 允许精度损失, 浮点数类似的精度设计 如果一个token表示的不是一个token, 而是一个区域? 再加一个encode向量数据库 相关图, k邻近 多模态有没有可能就是将其他各种信息都embading进去...

FlashAttention 1 main idea IO感知, 即感知GPU的层级关系 手动算子融合, 实现CUDA算子 局限和Future 需要手写CUDA做融合, 希望可以用高级语言写在编程成CUDA IO感知的思路可以扩展到非Attention的场景 多GPU的IO感知也可以做优化 实现 尽可能少设计HBM读写 计算softmax时不需要访问整个输入 重新设计attn的计算,...

Megatron TEP 小白帮小白, 从我一个小白的视角记录我想要知道的东西, 希望能”模式匹配”帮助下一个小白 Megatron源码解析(overview版) 所谓简单三步就是: 数据并行, 流水并行, 张量并行 这里将简单理清Megatron实现数据并行, 流水并行, 张量并行的整体逻辑, 但talk is cheap, 更详细的代码细节可以看完本文后分模块再去深究。 数据并行: ...

大模型训练优化大模型现状处理大模型的主要办法是数据切分，然后做数据并行, 模型并行和张量并行。原理略 总结一下数据并行和模型并行存在的资源利用率问题： 数据并行 多个GPU上需要存储相同的模型，导致模型资源占用放大 每次迭代最后都有不小的模型同步开销 模型并行: 流水线并行 + 张量并行 大模型训练的流水线需要等待执行结果，无法多发射，导致资源闲置和利用率低 流水线各个阶段的负载不均匀...