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LLM智能应用开发

第7讲: 大语言模型解析 IV

基于HF LlaMA实现的讲解

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LLM结构的学习路径

• LLM结构解析(开源LlaMA)
• 自定义数据集构造
• 自定义损失函数和模型训练/微调

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Transformer经典结构

• Encoder-decoder结构
• 输入部分
  • Input embedding
  • Positional embedding
• Transformer部分
  • Feed forward network
  • Attention module
    • Flash Attention

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HF 相关参考链接

• GitHub 仓库（仓库中包含 V1、V2 的论文）
• HuggingFace
• From Online Softmax to FlashAttention
• FlashAttention V1 的推导细节
• FlashAttention V1、V2 差异总结

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FlashAttention

• Installation
• GPU Basics
• FlashAttention V1
• FlashAttention V2
• Other

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Note

• 一定要先浏览一遍 GitHub 仓库中的 Installation and features
• 安装过程中会使用 ninja 做编译，一定要注意设置 MAX_JOBS 环境变量，防止机器内存被快速用完编译过程比较慢，这是正常的
• FlashAttention 目前仅支持 Ampere、Ada、Hopper 架构的 GPU
• FlashAttention 仅支持 fp16 和 bf16 两种数据类型

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FlashAttention

• Installation
• GPU Basics
• FlashAttention V1
• FlashAttention V2
• Other

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GPU Architecture

• 从抽象的角度看，GPU 的组件包括：Streaming Multiprocessors、on-chip L2 cache、high-bandwidth DRAM
• 其中计算指令通过 SM 执行，数据和代码会从 DRAM 缓存到 cache
  • 以 A100 为例，包含 108 个 SM、40MB 的 L2 cache、80G 的 DRAM

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Streaming Multiprocessors（SM）

• Streaming Multiprocessors（SM）：GPU 内部的数据处理单元，每个 SM 有自己的执行流，可以类比为多核 CPU 中的一个核，只是 GPU 的一个核能运行多个线程
• 一个 SM 的构成：
  • 多个 CUDA Core，用于做数学运算
  • 若干 special function units，用于特殊的计算场景
  • 几个 warp scheduler

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Streaming Multiprocessors（SM）

• 此外，一个 SM 还拥有：
  • 一个 read-only constant cache
  • 一个统一的 data cache 和 shared memory，大小根据具体的设备而不同，大概是一百多到两百多 KB，shared memory 的大小可配置，配置完后剩余的存储空间就作为 L1 cache

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Thread Hierarchy

• 多个线程被组织成一个 block，在执行过程中，同一个 block 内的线程会被放在一个 SM 上执行，因此同一个 block 中的线程会共享 L1，一个 block 中最多包含 1024 个线程
• 多个 block 会被组织成一个 grid，一个 grid 中包含多少 block 由具体的数据规模决定

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Thread Hierarchy

• 一方面来说，我们可以让一次计算尽可能使用多个 block 来提高并行度；另一方面，我们也可以让一个 SM 并发执行多个计算任务的 block
• 从硬件执行的角度来说，SM 会把一个 block 中的线程再分成 32 个为一组，称为 warp，一个 warp 上的线程会执行完全一样的指令，所以效率最高的情况是 warp 中的线程执行路径完全相同；而当出现分支的情况下，可能会导致部分线程提前执行完指令，进而导致当前的 GPU core 空闲

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Memory Hierarchy

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Memory Hierarchy

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Memory Hierarchy

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Memory补充说明

• on-chip memory：包括 register 和 shared memory，所有的 on-chip memory 都是 SRAM
• off-chip memory：包括 global、local、constants、texture memory，所有的 off-chip memory 都是 DRAM
• Global Memory 中访问的数据总是会被缓存到 L2 中，当满足一些更严格的条件时会进一步被缓存到 L1 中
• GPU DRAM 的大小 = off-chip memory 的大小 = "显存"

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Memory补充说明

• High Bandwidth Memory（HBM）：可以认为指的就是 DRAM
• L1 cache 和 shared memory 共享一块 on-chip memory，所以我们可以认为这两者的访问速度相同
  • cache 是程序员无法控制的，但 shared memory 可以

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FlashAttention

• Installation
• GPU Basics
• FlashAttention V1
• FlashAttention V2
• Other

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Basic Info

• 效果：FlashAttention 可以加速 Attention Layer 在训练和推理过程中的计算速度，并且保证计算结果准确
• 动机: Transformer 架构的计算时间开销大
• 原理：减少存储访问开销，这与绝大数减少计算时间复杂度方法的原理是不一样的

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标准 Self Attention

• 在这个过程中，一共包含了 8 次需要访问 HBM 的操作
  • 第 1 行：读 Q、K，写 S
  • 第 2 行：读 S，写 P
  • 第 3 行：读 P、V，写 O
• HBM 访问成本： $𝑶(𝑁𝑑+𝑁^2)$，$𝑁$ 表示seq_len， $𝑑$ 表示 head_dim

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优化维度

• 一种思路是：减少每一步中实际访问 HBM（global memory）的次数
• 或者：调整算法步骤，减少整体流程上访问 HBM 的次数

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从 block 出发思考问题

• 以矩阵乘法 𝑪=𝑨×𝑩 为例，在实际的计算过程中，线程会被组织成 block，再交由 SM 执行
• 以 𝑪 为 32*32 的矩阵，block 为 16*16 为例，一种朴素的实现方法：
• C 中每个位置的计算需要访问 global memory 2*32 次，总共 2*32*32*32 次

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Tiling 技术

• 在朴素的实现方法中，我们并没有考虑利用 shared memory，而 Tiling 技术通过利用 shared memory 减少 global memory 的访问
• $𝑨_{𝟎,𝟎}×𝑩_{𝟎,𝟎}+𝑨_{𝟎,𝟏}×𝑩_{𝟏,𝟎}=𝑪_{𝟎,𝟎}$
• $𝑨_{𝟎,𝟎}$ 和 $𝑩_{𝟎,𝟎}$ 可以同时存储在 shared memory 上， $𝑪_{𝟎,𝟎}$ 中的每个元素的值存储在 register 上

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Tiling 技术 (cont'd)

• 第一轮迭代存储角度图示：

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Tiling 技术 (cont'd)

• 第二轮迭代存储角度图示：

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Tiling 技术 (cont'd)

• 总计算量保持不变
• 但是总的 global memory 的访问次数大大降低，我们算出 C 矩阵四分之一的结果时，访问了 16*16*4 次 global memory，那么总共将访问 16*16*4*4 次，一共 4096 次；而之前 naive 的方法访问了 65536 次，减少为了原来的 1/16
• 调整 block 的大小还可以进一步改变 global memory 的访问次数

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Unfortunately

• Tiling 技术虽然可用于矩阵乘法，但不能直接用于 Attention 的计算
  • 在 Attention Layer 的计算中，存在一次 row-wise softmax 操作
• 在仅计算出 $𝑪_{𝟎,𝟎}$ 的情况下，无法计算 softmax 的值，因为 softmax 的值还依赖于 $𝑪_{𝟎,𝟏}$

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Unfortunately

• 因此 Tiling 技术仅仅减少了标准 Attention 算法中矩阵乘法的实际 global memory 访问次数，但是并没有从整体上改变标准 Attention 算法的流程

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Safe Softmax

Softmax 的公式： 为了防止指数爆炸问题，在实际计算的时候会采用 Safe Softmax： 一般来说，上述公式中 $𝑚=\max_{𝑗=1}^𝑁 (𝑥_𝑗)$，从而保证指数项<=0

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一种迭代式的 Safe Softmax 的算法（V1）

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Online Softmax（V2）

• 优化思路：消除 $𝑑_𝑖$ 对 $𝑚_𝑁$ 的依赖

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Online Softmax（V2）

V2版本算法

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Again, Unfortunately

• 以上优化对于 softmax 操作来说已经到头了，我们不可能在一次循环中把 softmax 的结果计算出来
  • 原因：向量中的每个元素都是独立的，不可能在没有遍历到后续元素的情况下，确定当前元素最终的 softmax 值

But

• Attention Layer 的最终目的并不是为了计算 softmax，而是 softmax 以后的还需要乘以矩阵 V，得到最终的输出

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一种 2-pass 的 Self Attention 的算法（V1）

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改良版的 1-pass 算法（V2）

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改良版的 1-pass 算法（V2）（cont'd）

• 虽然 softmax 无法用 1-pass 的方式解决，但是 Self Attention 的计算可以用1-pass的方式解决
  • 以上1-pass Self Attention 算法可看作 FlashAttention V1 的原型

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FlashAttention V1

• FlashAttention 在实现时，还考虑到了 Tiling 技术

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FlashAttention V1

如下图所示，蓝色的部分表示当前存储在 shared memory 中的部分 FlashAttention 的实现是不唯一的，事实上，很多实现都没有完全采用原始论文中的方法，会有一定程度的调整

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FlashAttention

• Installation
• GPU Basics
• FlashAttention V1
• FlashAttention V2
• Other

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改进一：调整内外循环

• FlashAttention V1 中采用了一个非直觉的外层循环矩阵 𝐾,𝑉，内层循环矩阵 𝑄,𝑂 的方式，这会导致矩阵 𝑂 被额外加载
• 事实上，在 FlashAttention V2 出来之前，很多 FlashAttention 的实现就修改了这个循环顺序

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改进二：减少了非矩阵乘法的运算次数

• 现代 GPU 对矩阵乘法有专门的硬件优化，矩阵乘法flop是非矩阵乘法flop的16倍左右
  • 具体实现上，FlashAttention V1 每轮迭代都有一个 rescale 操作：
• 在 V2 中，不再在每轮迭代中都除以$𝑑_𝑖^′$，而是等循环体结束以后，对计算得到的 $𝒐_𝑁^′$ 统一除以 $𝑑_𝑁^′$

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改进三：Warp Level 并行度

假设一个 block 实际上会被 SM 划分成 4 个 warp，在 V1 版本中，矩阵 𝐾,𝑉 的 block 会被划分成 4 个 warp，每个 warp 计算 $𝑸_𝑖 𝑲_𝑗^𝑇$ 后会得到一个 $𝐵_𝑟×\frac{𝐵_𝑐}{4}$ 的矩阵，需要 4 个 warp 全部计算完以后，把四个矩阵排成一行（下图中 V1 版本红色的四个矩阵），才能计算 $𝑸_𝑖 𝑲_𝑗^𝑇$ 真正的值，这个过程中存在 warp 之间的通信

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改进三：Warp Level 并行度（cont'd）

在 V2 版本中，矩阵 𝑄 的 block 会被划分成 4 个 warp，这种情况下每个 warp 计算出来的结果就是一个 $\frac{𝐵_𝑟}{4}×𝐵_𝑐$ 的矩阵，这个矩阵已经包含了 $𝑸_𝑖 𝑲_𝑗^𝑇$ 中完整的 $\frac{𝐵_𝑟}{4}$ 行，所以整个计算就只需要在 warp 内部进行，不需要进行 warp 之间的通信

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FlashAttention

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• Other

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FlashAttention 使用途径

• 使用官方库 flash_attn，可以通过 pip 直接安装，这种方法如果需要做一些逻辑上的修改（例如加 mask），学习和 Debug 的成本较高
• 使用 Triton Language 中的实现，实际性能也很好