Setup: A100 on f16, measured total time for a forward+backward pass这是干什么的?
xFormers 是 Meta(Facebook Research)推出的一套可魔改、经过优化的 Transformer 构建模块工具箱,可以自由组合使用——它提供的是可复用的组件,而不是一个大而全的框架。
xFormers 是 Meta(Facebook Research)推出的一套可魔改、经过优化的 Transformer 构建模块工具箱,可以自由组合使用——它提供的是可复用的组件,而不是一个大而全的框架。它是独立应用,还是我导入到自己代码里用的库?是一个 Python 库:提供独立、可定制的构建模块,不需要写样板代码就能用。这些模块不限定领域——研究人员在视觉、自然语言处理等领域都在用。
是一个 Python 库:提供独立、可定制的构建模块,不需要写样板代码就能用。这些模块不限定领域——研究人员在视觉、自然语言处理等领域都在用。我需要先装好什么?PyTorch 2.10.0——稳定的 pip 包就是针对这个版本编译的;其他 PyTorch 版本(包括 nightly 版)需要使用开发版二进制文件或从源码构建。
PyTorch 2.10.0——稳定的 pip 包就是针对这个版本编译的;其他 PyTorch 版本(包括 nightly 版)需要使用开发版二进制文件或从源码构建。安装时一般会出什么问题?从源码构建是最容易出问题的环节:NVCC 版本必须和你的 CUDA 运行时以及 GCC 匹配,要为目标 GPU 设置 TORCHCUDAARCHLIST,如果构建时内存不足就用 MAXJOBS=2。在 Windows 上,需要启用长路径支持,并执行 git config --global core.longpaths true。
从源码构建是最容易出问题的环节:NVCC 版本必须和你的 CUDA 运行时以及 GCC 匹配,要为目标 GPU 设置 TORCHCUDAARCHLIST,如果构建时内存不足就用 MAXJOBS=2。在 Windows 上,需要启用长路径支持,并执行 git config --global core.longpaths true。它采用什么许可证?采用 BSD 风格的许可证,详见 LICENSE 文件;代码库中还包含来自 triton-lang/kernels 仓库的代码。
采用 BSD 风格的许可证,详见 LICENSE 文件;代码库中还包含来自 triton-lang/kernels 仓库的代码。实际使用时必须有 NVIDIA 显卡吗?实际上是的——xFormers 自带 CUDA 内核(在适用时会转而调用其他库),该仓库的 CI 也会为 AMD 的 ROCm 构建版本。
实际上是的——xFormers 自带 CUDA 内核(在适用时会转而调用其他库),该仓库的 CI 也会为 AMD 的 ROCm 构建版本。最亮眼的功能是什么?节省内存的精确注意力机制,速度最高可快 10 倍——注意这是精确计算,不是近似算法,通过 xformers.ops 即可使用。官方公布的基准测试测的是在 A100 上用 f16 跑一次前向加反向传播的耗时。
节省内存的精确注意力机制,速度最高可快 10 倍——注意这是精确计算,不是近似算法,通过 xformers.ops 即可使用。官方公布的基准测试测的是在 A100 上用 f16 跑一次前向加反向传播的耗时。除了注意力机制,工具箱里还有什么?还有稀疏注意力和分块稀疏注意力,以及一组融合算子:融合 softmax、融合线性层、融合层归一化、融合 dropout(activation(x+bias))和融合 SwiGLU——这些都是比 PyTorch 原生基础算子更优化的构建模块。
还有稀疏注意力和分块稀疏注意力,以及一组融合算子:融合 softmax、融合线性层、融合层归一化、融合 dropout(activation(x+bias))和融合 SwiGLU——这些都是比 PyTorch 原生基础算子更优化的构建模块。比起直接用 PyTorch,为什么要用它?它以研究为优先:你能用到 PyTorch 等主流库里还没有的前沿组件,而且速度和内存效率本身就是它明确的设计目标。
它以研究为优先:你能用到 PyTorch 等主流库里还没有的前沿组件,而且速度和内存效率本身就是它明确的设计目标。我怎么知道自己安装的版本里到底有哪些内核?运行 README 中 'Testing the installation' 一节给出的安装检查命令——它会报告你的 xFormers 安装信息,以及哪些内核已经编译好、可以使用。
运行 README 中 'Testing the installation' 一节给出的安装检查命令——它会报告你的 xFormers 安装信息,以及哪些内核已经编译好、可以使用。What are similar projects?flash-attention, OpenMythos, FlashMLA, DeepGEMM, llama3-from-scratch, Attention-Residuals, ComfyUI-Ref2VA-VSA, MSA
flash-attention, OpenMythos, FlashMLA, DeepGEMM, llama3-from-scratch, Attention-Residuals, ComfyUI-Ref2VA-VSA, MSAWhich topics is it in?meta, performance-optimization, attention, vision, rocm, attention-mechanism, high-performance, gpu-acceleration, transformer, nlp, bsd, cuda
meta, performance-optimization, attention, vision, rocm, attention-mechanism, high-performance, gpu-acceleration, transformer, nlp, bsd, cuda