SoftmaxFlashV2

功能说明

SoftmaxFlash增强版本，对应FlashAttention-2算法。将输入tensor[m₀, m₁, ...m_t, n]（t大于等于0）的非尾轴长度相乘的结果看作m，则输入tensor的shape看作[m, n]。对输入tensor[m,n]按行做如下计算，不同的update值对应不同的计算公式，其中M\S\E均为输出，inmax和insum为输入。

• update为false：

  

• update为true：

  

当输入shape为ND格式时，内部的reduce过程按last轴进行；当输入shape为NZ格式时，内部的reduce过程按照last轴和first轴进行，reduce过程可以参考SoftMax中的图示说明。

为方便理解，通过python脚本实现的方式，表达其计算公式如下，其中src、inmax、 insum、update为输入，dst、x_sum、x_max、exp_max为输出。

def softmax_flash_2(src, inmax=None, insum=None, update=None):
    if update == None:
        x_max = np.max(src, axis=-1, keepdims=True)
        x_sub = src - x_max   
        dst = np.exp(x_sub) 
        x_sum = np.sum(dst, axis=-1, keepdims=True)
        exp_max = None
        return dst, x_max, x_sum, exp_max
    else:
        x_max = np.max(np.concatenate((inmax, src), axis=-1), axis=-1, keepdims=True)
        x_exp = np.exp(src - x_max)
        exp_max = np.exp(inmax - x_max)
        x_sum = np.sum(x_exp, axis=-1, keepdims=True)
        x_sum = exp_max * insum +  x_sum
        return x_exp, x_max, x_sum, exp_max

实现原理

以float类型，ND格式，shape为[m, k]的输入Tensor为例，描述SoftmaxFlashV2高阶API内部算法框图，如下图所示。

图1 SoftmaxFlashV2算法框图

计算过程根据isUpdate是否使能分为两个分支处理，均在Vector上进行。

• 当isUpdate为False时，分为如下几步：

1. reducemax步骤：对输入x的每一行数据求最大值得到[m, 1]，计算结果会保存到一个临时空间temp中；
2. broadcast步骤：对temp中的数据([m, 1])做一个按datablock为单位的填充，比如float类型下，把[m, 1]扩展成[m, 8]，同时输出max；
3. sub步骤：对输入x的所有数据按行减去max；
4. exp步骤：对sub之后的所有数据求exp，并且输出y；
5. reducesum步骤：对exp结果的每一行数据求和得到[m, 1]，计算结果会保存到临时空间temp中；
6. broadcast步骤：对temp([m, 1])做一个按datablock为单位的填充，比如float类型下，把[m, 1]扩展成[m, 8]，同时输出sum。

• 当isUpdate为True时，分为如下几步：

1. reducemax步骤：对输入x的每一行数据求最大值得到[m, 1]，计算结果会保存到一个临时空间temp中；
2. broadcast步骤：对temp中的数据([m, 1])做一个按datablock为单位的填充，比如float类型下，把[m, 1]扩展成[m, 8]，保存为max;
3. max步骤：对输入inmax和上一步计算的max做max操作，得到新的max并输出；
4. sub步骤：将输入inmax和新的max相减，然后做exp，计算得到expmax并输出；
5. sub步骤：将输入x和新的max按行相减；
6. exp步骤：对sub之后的所有数据求exp，并且输出y；
7. reducesum步骤：对exp结果的每一行数据求和得到[m, 1]，计算结果会保存到临时空间temp中；
8. broadcast步骤：对temp数据([m, 1])做一个按datablock为单位的填充，比如float类型下，把[m, 1]扩展成[m, 8]，保存到sum中；
9. mul步骤：将输入insum和expmax结果相乘；
10. add步骤：将相乘结果和sum相加，保存到sum并输出。

函数原型

• 接口框架申请临时空间

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  template <typename T, bool isUpdate = false, bool isReuseSource = false, bool isBasicBlock = false, bool isDataFormatNZ = false, const SoftmaxConfig& config = SOFTMAX_DEFAULT_CFG> __aicore__ inline void SoftmaxFlashV2(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& expSumTensor, const LocalTensor<T>& maxTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const LocalTensor<T>& expMaxTensor, const LocalTensor<T>& inExpSumTensor, const LocalTensor<T>& inMaxTensor, const SoftMaxTiling& tiling, const SoftMaxShapeInfo& softmaxShapeInfo = {})

  1 2

  template <typename T, bool isUpdate = false, bool isReuseSource = false, bool isBasicBlock = false, bool isDataFormatNZ = false, const SoftmaxConfig& config = SOFTMAX_DEFAULT_CFG> __aicore__ inline void SoftmaxFlashV2(const LocalTensor<half>& dstTensor, const LocalTensor<float>& expSumTensor, const LocalTensor<float>& maxTensor, const LocalTensor<half>& srcTensor, const LocalTensor<half>& expMaxTensor, const LocalTensor<float>& inExpSumTensor, const LocalTensor<float>& inMaxTensor, const SoftMaxTiling& tiling, const SoftMaxShapeInfo& softmaxShapeInfo = {})

• 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间

  1 2

  template <typename T, bool isUpdate = false, bool isReuseSource = false, bool isBasicBlock = false, bool isDataFormatNZ = false, const SoftmaxConfig& config = SOFTMAX_DEFAULT_CFG> __aicore__ inline void SoftmaxFlashV2(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& expSumTensor, const LocalTensor<T>& maxTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const LocalTensor<T>& expMaxTensor, const LocalTensor<T>& inExpSumTensor, const LocalTensor<T>& inMaxTensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const SoftMaxTiling& tiling, const SoftMaxShapeInfo& softmaxShapeInfo = {})

  1 2

  template <typename T, bool isUpdate = false, bool isReuseSource = false, bool isBasicBlock = false, bool isDataFormatNZ = false, const SoftmaxConfig& config = SOFTMAX_DEFAULT_CFG> __aicore__ inline void SoftmaxFlashV2(const LocalTensor<half>& dstTensor, const LocalTensor<float>& expSumTensor, const LocalTensor<float>& maxTensor, const LocalTensor<half>& srcTensor, const LocalTensor<half>& expMaxTensor, const LocalTensor<float>& inExpSumTensor, const LocalTensor<float>& inMaxTensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const SoftMaxTiling& tiling, const SoftMaxShapeInfo& softmaxShapeInfo = {})

由于该接口的内部实现中涉及复杂的计算，需要额外的临时空间来存储计算过程中的中间变量。临时空间支持接口框架申请和开发者通过sharedTmpBuffer入参传入两种方式。

• 接口框架申请临时空间，开发者无需申请，但是需要预留临时空间的大小。

• 通过sharedTmpBuffer入参传入，使用该tensor作为临时空间进行处理，接口框架不再申请。该方式开发者可以自行管理sharedTmpBuffer内存空间，并在接口调用完成后，复用该部分内存，内存不会反复申请释放，灵活性较高，内存利用率也较高。

接口框架申请的方式，开发者需要预留临时空间；通过sharedTmpBuffer传入的情况，开发者需要为tensor申请空间。临时空间大小BufferSize的获取方式如下：通过SoftmaxFlashV2 Tiling接口中提供的GetSoftMaxFlashV2MinTmpSize/GetSoftMaxFlashV2MaxTmpSize接口获取所需最小和最大临时空间大小，最小空间可以保证功能正确，最大空间用于提升性能。

另外提供了一个kernel侧tiling计算的接口，当kernel侧的输入shape与通过host侧TilingData传入的shape不一致时，可使用该接口在kernel侧重新计算tiling。

• kernel侧tiling计算接口

  1	__aicore__ inline constexpr SoftMaxTiling SoftMaxFlashV2TilingFunc(const SoftMaxShapeInfo& shapeInfo, const uint32_t dataTypeSize1, const uint32_t dataTypeSize2, const uint32_t localWorkSpaceSize, const bool isUpdate = false, const bool isBasicBlock = false, const bool isDataFormatNZ = false)

参数说明

struct SoftmaxConfig{
bool isCheckTiling = true; // 是否需要检查shape和tiling的一致性；若不一致，API内会根据shape重新计算所需tiling。默认取值true：API内部会检查一致性
uint32_t oriSrcM = 0; // 预留参数，保持默认值即可
uint32_t oriSrcK = 0; // 预留参数，保持默认值即可
};

constexpr SoftmaxConfig SOFTMAX_DEFAULT_CFG = {true, 0, 0};

struct SoftMaxShapeInfo {
uint32_t srcM; // 非尾轴长度的乘积
uint32_t srcK; // 尾轴长度，必须32Byte对齐
uint32_t oriSrcM; // 原始非尾轴长度的乘积
uint32_t oriSrcK;  // 原始尾轴长度
};

返回值

无

支持的型号

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品

Atlas推理系列产品AI Core

Atlas 200/500 A2推理产品

注意事项

• srcTensor和dstTensor的Tensor的空间可以复用，maxTensor和inMaxTensor的空间可以复用，sumTensor和inSumTensor的空间可以复用。
• sumTensor、maxTensor、expMaxTensor、inSumTensor、inMaxTensor的Tensor空间，last轴长度必须固定32Byte。
• 操作数地址偏移对齐要求请参见通用约束。

调用示例

#include "kernel_operator.h"

template <typename T>
class KernelSoftmaxFlashV2 {
public:
    __aicore__ inline KernelSoftmaxFlashV2()
    {}
    __aicore__ inline void Init(__gm__ uint8_t *srcGm, __gm__ uint8_t *inMaxGm, __gm__ uint8_t *inSumGm,
        __gm__ uint8_t *dstGm, const SoftMaxTiling &tilingData)
    {
        elementNumPerBlk = 32 / sizeof(T);
        srcGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ T *)srcGm);
        dstGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ T *)dstGm);
        maxGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ T *)inMaxGm);
        sumGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ T *)inSumGm);
        pipe.InitBuffer(inQueueSrc, 1, height * width * sizeof(T));
        pipe.InitBuffer(maxQueue, 1, height * elementNumPerBlk * sizeof(T));
        pipe.InitBuffer(sumQueue, 1, height * elementNumPerBlk * sizeof(T));
        pipe.InitBuffer(expMaxQueue, 1, height * elementNumPerBlk * sizeof(T));
        pipe.InitBuffer(outQueueDst, 1, height * width * sizeof(T));
        tiling = tilingData;
    }
    __aicore__ inline void Process()
    {
        CopyIn();
        Compute();
        CopyOut();
    }

private:
    __aicore__ inline void CopyIn()
    {
        AscendC::LocalTensor<T> srcLocal = inQueueSrc.AllocTensor<T>();
        AscendC::LocalTensor<T> insumLocal = sumQueue.AllocTensor<T>();
        AscendC::LocalTensor<T> inmaxLocal = maxQueue.AllocTensor<T>();
        AscendC::DataCopy(srcLocal, srcGlobal, height * width);
        AscendC::DataCopy(insumLocal, sumGlobal, height * elementNumPerBlk);
        AscendC::DataCopy(inmaxLocal, maxGlobal, height * elementNumPerBlk);
        inQueueSrc.EnQue(srcLocal);
        sumQueue.EnQue(insumLocal);
        maxQueue.EnQue(inmaxLocal);
    }
    __aicore__ inline void Compute()
    {
        AscendC::LocalTensor<T> srcLocal = inQueueSrc.DeQue<T>();
        AscendC::LocalTensor<T> insumLocal = sumQueue.DeQue<T>();
        AscendC::LocalTensor<T> inmaxLocal = maxQueue.DeQue<T>();
        AscendC::LocalTensor<T> expMaxTensor = expMaxQueue.AllocTensor<T>();
        AscendC::LocalTensor<T> dstLocal = outQueueDst.AllocTensor<T>();
        AscendC::SoftMaxShapeInfo srcShape = {height, width, height, width};
        AscendC::SoftmaxFlashV2<T, true>(
            dstLocal, insumLocal, inmaxLocal, srcLocal, expMaxTensor, insumLocal, inmaxLocal, tiling, srcShape);
        outQueueDst.EnQue<T>(dstLocal);
        maxQueue.FreeTensor(inmaxLocal);
        sumQueue.FreeTensor(insumLocal);
        inQueueSrc.FreeTensor(srcLocal);
    }
    __aicore__ inline void CopyOut()
    {
        AscendC::LocalTensor<T> dstLocal = outQueueDst.DeQue<T>();
        AscendC::DataCopy(dstGlobal, dstLocal, height * width);
        outQueueDst.FreeTensor(dstLocal);
    }

private:
    AscendC::TPipe pipe;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> inQueueSrc;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> maxQueue;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> sumQueue;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> expMaxQueue;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECOUT, 1> outQueueDst;
    AscendC::GlobalTensor<T> srcGlobal, dstGlobal;
    AscendC::GlobalTensor<T> maxGlobal, sumGlobal;
    uint32_t elementNumPerBlk = 0;
    uint32_t width = 64;
    uint32_t height = 320;
    SoftMaxTiling tiling;
};

extern "C" __global__ __aicore__ void softmax_flashv2_generic_kernel_half(__gm__ uint8_t *srcGm,
    __gm__ uint8_t *inMaxGm, __gm__ uint8_t *inSumGm, __gm__ uint8_t *dstGm, __gm__ uint8_t *tiling)
{
    GET_TILING_DATA(tilingData, tiling);
    KernelSoftmaxFlashV2<half> op;
    op.Init(srcGm, inMaxGm, inSumGm, dstGm, tilingData.softmaxTilingData);
    op.Process();
}