FlashMLA
FlashMLA - это эффективное ядро декодирования MLA для GPU Hopper, оптимизированное для обработки последовательностей переменной длины.
Перечислено в категориях:
Искусственный интеллектGitHubОткрытый исходный код
Описание
FlashMLA — это эффективное ядро декодирования MLA, разработанное специально для графических процессоров Hopper, оптимизированное для обработки последовательностей переменной длины. Оно достигает замечательных показателей производительности, включая до 3000 ГБ/с в конфигурациях, ограниченных памятью, и 580 TFLOPS в конфигурациях, ограниченных вычислениями, что делает его мощным инструментом для приложений машинного обучения.
Как использовать FlashMLA?
Чтобы использовать FlashMLA, установите пакет с помощью 'python setup.py install', затем импортируйте его в ваш Python-скрипт. Вы можете протестировать его производительность с помощью предоставленных тестовых скриптов и использовать его функции для эффективного декодирования MLA.
Основные функции FlashMLA:
1️⃣
Эффективное декодирование MLA для графических процессоров Hopper
2️⃣
Оптимизировано для последовательностей переменной длины
3️⃣
Высокая производительность с пропускной способностью памяти до 3000 ГБ/с
4️⃣
Поддержка форматов BF16 и FP16
5️⃣
Интеграция с PyTorch для бесшовного использования
Почему использовать FlashMLA?
| # | Сценарий использования | Статус | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Инференс моделей машинного обучения на графических процессорах Hopper | ✅ | |
| # 2 | Обработка последовательностей переменной длины в реальном времени | ✅ | |
| # 3 | Бенчмаркинг производительности декодирующих ядер | ✅ | |
Разработано FlashMLA?
FlashMLA разработан Джиаши Ли и вдохновлен проектами FlashAttention и Cutlass. Он размещен на GitHub и является частью сообщества с открытым исходным кодом, что позволяет пользователям вносить свой вклад и улучшать его возможности.