aclnnIncreFlashAttentionV4

产品支持情况

[object Object]undefined

功能说明

• 接口功能：兼容（）接口功能，在其基础上新增kv左Padding特性。

  对于自回归（Auto-regressive）的语言模型，随着新词的生成，推理输入长度不断增大。在原来全量推理的基础上实现增量推理，query的S轴固定为1，key和value是经过KV Cache后，将之前推理过的state信息，叠加在一起，每个Batch对应S轴的实际长度可能不一样，输入的数据是经过padding后的固定长度数据。

  相比全量场景的FlashAttention算子（），增量推理的流程与正常全量推理并不完全等价，不过增量推理的精度并无明显劣化。

  说明：

  KV Cache是大模型推理性能优化的一个常用技术。采样时，Transformer模型会以给定的prompt/context作为初始输入进行推理（可以并行处理），随后逐一生成额外的token来继续完善生成的序列（体现了模型的自回归性质）。在采样过程中，Transformer会执行自注意力操作，为此需要给当前序列中的每个项目（无论是prompt/context还是生成的token）提取键值（KV）向量。这些向量存储在一个矩阵中，通常被称为KV缓存（KV Cache）。

• 计算公式：

  self-attention（自注意力）利用输入样本自身的关系构建了一种注意力模型。其原理是假设有一个长度为$n$的输入样本序列$x$，$x$的每个元素都是一个$d$维向量，可以将每个$d$维向量看作一个token embedding，将这样一条序列经过3个权重矩阵变换得到3个维度为$n$d的矩阵。

  self-attention的计算公式一般定义如下，其中$Q$、$K$、$V$为输入样本的重要属性元素，是输入样本经过空间变换得到，且可以统一到一个特征空间中。

  $$Attention(Q,K,V)=Score(Q,K)V$$

  本算子中Score函数采用Softmax函数，self-attention计算公式为：

  $$Attention(Q,K,V)=Softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d}})V$$

  其中$Q$和$K^T$的乘积代表输入$x$的注意力，为避免该值变得过大，通常除以$d$的开根号进行缩放，并对每行进行softmax归一化，与$V$相乘后得到一个$n*d$的矩阵。

函数原型

每个算子分为，必须先调用“aclnnIncreFlashAttentionV4GetWorkspaceSize”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“aclnnIncreFlashAttentionV4”接口执行计算。

aclnnIncreFlashAttentionV4GetWorkspaceSize

• 参数说明

  [object Object]

• 返回值

  返回aclnnStatus状态码，具体参见。

  第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：

  [object Object]

aclnnIncreFlashAttentionV4

• 参数说明

  [object Object]

• 返回值
  aclnnStatus：返回状态码，具体参见。

约束说明

• 确定性计算：
  • aclnnIncreFlashAttentionV4默认确定性实现。
• [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]：
  • 支持B轴小于等于65536，N轴小于等于256，D轴小于等于512。
  • query数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16，attentionOut、key和value数据类型支持FLOAT16、INT8、BFLOAT16。
  • dequantScale1、dequantScale2数据类型支持UINT64、FLOAT32。
  • quantScale1、quantScale2和quantOffset2数据类型支持FLOAT32
  • numKeyValueHeads数据类型支持INT64。
• [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：
  • 支持B轴小于等于256，N轴小于等于256，D轴小于等于512。
  • 支持key、value的S轴小于等于65536。
  • query、key、value和attentionOut数据类型仅支持FLOAT16。
  • dequantScale1、quantScale1、dequantScale2、quantScale2和quantOffset2仅支持nullptr。
  • numKeyValueHeads仅支持取值0。
• 非连续场景下，参数key、value的tensorlist中tensor的个数等于query的B(由于tensorlist限制，非连续场景下B需要小于等于256)。shape除S外需要完全一致，且batch只能为1。
• query、key、value数据排布格式支持从多种维度解读，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。
• 参数query中的N和numHeads值相等，key、value的N和numKeyValueHeads值相等，并且numHeads是numKeyValueHeads的倍数关系，并且numHeads与numKeyValueHeads的比值不能大于64。
• query、key、value输入均为INT8的场景暂不支持。
• query、key、value输入为FLOAT16，输出为INT8的场景：入参quantScale2必填，quantOffset2可选，不能传入dequantScale1、quantScale1、dequantScale2（即为nullptr）参数。
• antiquantScale和antiquantOffset参数约束：
  • per-channel模式：两个参数的shape可支持(2, N, 1, D)，(2, N, D)，(2, H)，N为numKeyValueHeads。参数数据类型和query数据类型相同。
  • per-tensor模式：两个参数的shape均为(2)，数据类型和query数据类型相同。
• 入参 quantScale2 和 quantOffset2 支持 per-tensor/per-channel 两种格式和 FLOAT32/BFLOAT16 两种数据类型。若传入 quantOffset2 ，需保证其类型和shape信息与 quantScale2 一致。当输入为BFLOAT16时，同时支持FLOAT32和BFLOAT16，否则仅支持FLOAT32 。per-channel 格式，当输出layout为BSH时，要求 quantScale2 所有维度的乘积等于H；其他layout要求乘积等于N*D。（建议输出layout为BSH时，quantScale2 shape传入[1,1,H]或[H]；输出为BNSD时，建议传入[1,N,1,D]或[N,D]；输出为BSND时，建议传入[1,1,N,D]或[N,D]）。
• page attention场景:
  • page attention的使能必要条件是blockTable存在且有效，同时key、value是按照blockTable中的索引在一片连续内存中排布，支持key、value dtype为FLOAT16/BFLOAT16/INT8，在该场景下key、value的inputLayout参数无效。
  • blockSize是用户自定义的参数，该参数的取值会影响page attention的性能，在使能page attention场景下，blockSize需要传入非0值, 且blockSize最大不超过512。key、value输入类型为FLOAT16/BFLOAT16时需要16对齐，key、value 输入类型为INT8时需要32对齐，推荐使用128。通常情况下，page attention可以提高吞吐量，但会带来性能上的下降。
  • page attention场景下，当query的inputLayout为BNSD时，kv cache排布支持（blocknum, blocksize, H）和（blocknum, KV_N, blocksize, D）两种格式，当query的inputLayout为BSH、BSND时，kv cache排布只支持（blocknum, blocksize, H）一种格式。blocknum不能小于根据actualSeqLengthsKv和blockSize计算的每个batch的block数量之和。且key和value的shape需保证一致。
  • page attention场景下，kv cache排布为（blocknum, KV_N, blocksize, D）时性能通常优于kv cache排布为（blocknum, blocksize, H）时的性能，建议优先选择（blocknum, KV_N, blocksize, D）格式。
  • page attention使能场景下，当输入kv cache排布格式为（blocknum, blocksize, H），且 numKvHeads * headDim 超过64k时，受硬件指令约束，会被拦截报错。可通过使能GQA（减小 numKvHeads）或调整kv cache排布格式为（blocknum, numKvHeads, blocksize, D）解决。
  • page attention场景下，必须传入输入actualSeqLengths。
  • page attention场景下，blockTable必须为二维，第一维长度需等于B，第二维长度不能小于maxBlockNumPerSeq（maxBlockNumPerSeq为每个batch中最大actualSeqLengthsKv对应的block数量）。
  • page attention使能场景下，以下场景输入S需要大于等于maxBlockNumPerSeq * blockSize。
  • 使能 Attention mask，例如 mask shape为 (B, 1, 1, S)。
  • 使能 pseShift，例如 pseShift shape为(B, N, 1, S)。

调用示例

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考。