aclnnFlashAttentionVarLenScoreV4
产品支持情况
功能说明
接口功能：训练场景下，使用FlashAttention算法实现self-attention（自注意力）的计算。与接口的区别是：在输入排布为TND的场景下，原FlashAttentionVarLenScore接口中的softmax相关输出的数据排布为 NTD，FlashAttentionVarLenScoreV4 接口支持传入字符串参数 softmaxOutLayout，用于控制 softmax 相关输出的数据排布是否与输入保持一致（即采用 TND 排布）。
计算公式：
注意力的正向计算公式如下：
函数原型
每个算子分为，必须先调用“aclnnFlashAttentionVarLenScoreV4GetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnFlashAttentionVarLenScoreV4”接口执行计算。
[object Object]
[object Object]
aclnnFlashAttentionVarLenScoreV4GetWorkspaceSize
aclnnFlashAttentionVarLenScoreV4
约束说明
- 确定性计算：
- aclnnFlashAttentionVarLenScoreV4默认确定性实现。
- 该接口与PyTorch配合使用时，需要保证CANN相关包与PyTorch相关包的版本匹配。
- 输入query、key、value的约束：
- B：batchsize必须相等。
- D：Head-Dim必须满足（qD == kD && kD >= vD）。
- inputLayout必须一致。
- 输入query、key、value、realShiftOptional的数据类型必须一致。
- 支持输入query的N和key/value的N不相等，但必须成比例关系，即Nq/Nkv必须是非0整数，Nq取值范围1~256。当Nq/Nkv > 1时，即为GQA（grouped-query attention）；当Nkv=1时，即为MQA（multi-query attention）。本文如无特殊说明，N表示的是Nq。
- 关于数据shape的约束，其中：
- T(B*S)：取值范围为1~1M。
- B：取值范围为1~20000。带prefixOptional的时候B最大支持1K。
- N：取值范围为1~256。
- S：取值范围为1~1M。
- D：取值范围为1~768。
- query、key、value数据排布格式仅支持TND，T是B和S合轴紧密排列的数据（每个batch的SeqLenQ和SeqLenKV），其中B（Batch）表示输入样本批量大小、S（Seq-Length）表示输入样本序列长度、H（Head-Size）表示隐藏层的大小、N（Head-Num）表示多头数、D（Head-Dim）表示隐藏层最小的单元尺寸，且满足D=H/N。
- realShiftOptional：如果Sq大于1024的每个batch的Sq与Skv等长且是sparseMode为0、2、3的下三角掩码场景，可使能alibi位置编码压缩，此时只需要输入原始PSE最后1024行进行内存优化，即alibi_compress = ori_pse[:, :, -1024:, :]，具体如下：
- 参数每个batch不相同时，shape为BNHSkv(H=1024)。
- 每个batch相同时，shape为1NHSkv(H=1024)。
- 如不使用该参数可传入nullptr。
- sparseMode的约束如下:
- 当所有的attenMaskOptional的shape小于2048且相同的时候，建议使用default模式，来减少内存使用量；
- 配置为1、2、3、5、6时，用户配置的preTokens、nextTokens不会生效；
- 配置为0、4、7时，须保证attenMaskOptional与preTokens、nextTokens的范围一致。
- 用户不特意指定时建议传入0。
- sparse不同模式的详细说明请参见。
- 为1、2、3、4、6、7、8时，应传入对应正确的attenMaskOptional，否则将导致计算结果错误。当attenMaskOptional输入为None时，sparseMode、preTokens、nextTokens参数不生效，固定为全
- 配置为3时，不支持无效行计算，需要满足每个batch的Sq<=Skv。
- 配置为7时，不支持可选输入realShiftOptional。
- 配置为8时，当每个sequence的q、kv等长时支持可选输入realShiftOptional，针对全局做pse生成。支持q方向进行外切，需要外切前每个sequence的q、kv等长，外切后传入的actualSeqQLenOptional
- 部分场景下，如果计算量过大可能会导致算子执行超时（aicore error类型报错，errorStr为：timeout or trap error），此时建议做轴切分处理，注：这里的计算量会受B、S、N、D等参数的影响，值越大计算量越大。
- prefixOptional稀疏计算场景即sparseMode=6，当Sq > Skv时，prefix的N值取值范围[0, Skv]，当Sq <= Skv时，prefix的N值取值范围[Skv-Sq, Skv]。
- band场景，preTokens和nextTokens之间必须要有交集。 计算。
- attenMaskOptional输入不支持补pad，即attenMaskOptional中不能存在某一行全1的场景。
- actualSeqQLenOptional输入支持某个Batch上的S长度为0，此时不支持可选输入realShiftOptional，假设真实的S长度为[2,2,0,2,2]，则传入的actualSeqQLenOptional为[2,4,4,6,8]。 [0] - actualSeqKvLenOptional[0] + qStartIdxOptional - kvStartIdxOptional == 0（本功能属实验性功能）。
- softmaxOutLayout支持传入：空字符串、"same_as_input"。
调用示例
[object Object]