FlashMLA
FlashMLAは、可変長シーケンス処理のために最適化されたHopper GPU用の効率的なMLAデコーディングカーネルです。
カテゴリーにリストされています:
人工知能GitHubオープンソース
説明
FlashMLAは、Hopper GPU専用に設計された効率的なMLAデコーディングカーネルで、可変長シーケンスの処理に最適化されています。メモリバウンド構成で最大3000 GB/s、計算バウンド構成で580 TFLOPSという素晴らしいパフォーマンス指標を達成しており、機械学習アプリケーションにとって強力なツールです。
使い方 FlashMLA?
FlashMLAを使用するには、'python setup.py install'を使用してパッケージをインストールし、その後Pythonスクリプトにインポートします。提供されたテストスクリプトでパフォーマンスをベンチマークし、効率的なMLAデコーディングのための機能を活用できます。
の主な機能 FlashMLA:
1️⃣
Hopper GPU向けの効率的なMLAデコーディング
2️⃣
可変長シーケンスに最適化
3️⃣
最大3000 GB/sのメモリ帯域幅での高性能
4️⃣
BF16およびFP16フォーマットをサポート
5️⃣
シームレスな使用のためのPyTorchとの統合
なぜ使用するのか FlashMLA?
| # | ユースケース | ステータス | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Hopper GPU上での機械学習モデル推論 | ✅ | |
| # 2 | 可変長シーケンスのリアルタイム処理 | ✅ | |
| # 3 | デコーディングカーネルのパフォーマンスベンチマーク | ✅ | |
開発者 FlashMLA?
FlashMLAはJiashi Liによって開発され、FlashAttentionおよびCutlassプロジェクトに触発されています。GitHubでホストされており、オープンソースコミュニティの一部として、ユーザーが貢献し、その機能を向上させることができます。