FlashMLA
FlashMLA é um núcleo de decodificação MLA eficiente para GPUs Hopper, otimizado para sequências de comprimento variável.
Listado em categorias:
Inteligência artificialGitHubCódigo aberto
Descrição
FlashMLA é um núcleo de decodificação MLA eficiente projetado especificamente para GPUs Hopper, otimizado para lidar com sequências de comprimento variável. Ele alcança métricas de desempenho notáveis, incluindo até 3000 GB/s em configurações limitadas por memória e 580 TFLOPS em configurações limitadas por computação, tornando-se uma ferramenta poderosa para aplicações de aprendizado de máquina.
Como usar FlashMLA?
Para usar o FlashMLA, instale o pacote usando 'python setup.py install', em seguida, importe-o em seu script Python. Você pode avaliar seu desempenho com os scripts de teste fornecidos e utilizar seus recursos para uma decodificação MLA eficiente.
Recursos principais de FlashMLA:
1️⃣
Decodificação MLA eficiente para GPUs Hopper
2️⃣
Otimizado para sequências de comprimento variável
3️⃣
Alto desempenho com até 3000 GB/s de largura de banda de memória
4️⃣
Suporta formatos BF16 e FP16
5️⃣
Integração com PyTorch para uso sem costura
Por que usar FlashMLA?
| # | Caso de uso | Status | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Inferência de modelos de aprendizado de máquina em GPUs Hopper | ✅ | |
| # 2 | Processamento em tempo real de sequências de comprimento variável | ✅ | |
| # 3 | Benchmarking de desempenho de núcleos de decodificação | ✅ | |
Desenvolvido por FlashMLA?
FlashMLA é desenvolvido por Jiashi Li e é inspirado nos projetos FlashAttention e Cutlass. Ele está hospedado no GitHub e faz parte da comunidade de código aberto, permitindo que os usuários contribuam e aprimorem suas capacidades.