Github 仓库：https://github.com/One-sixth/flash-linear-attention-pytorch

flash-linear-attention-pytorch

纯 Pytorch 实现 TransnormerLLM 中快速线性注意力算子。
用于学习目的。
如果你希望用于训练模型，你可能要修改为 CUDA 或 Triton 的实现，不然会很慢。

注意

这个算子有精度问题，误差较大，是正常的。
这是因为注意力矩阵没有激活函数，导致注意力矩阵的值很大。
在使用 float16 类型时需要特别小心。

这是一个简单的缓解方法：限制 q 和 k 的值，从而减少float16溢出的可能性。

q = q / q.norm(-1, keepdim=True)
k = k / k.norm(-1, keepdim=True)
o = linear_attention(q, k, v, m)

使用方法

import torch
from flash_linear_attention_ops import flash_linear_attention, normal_linear_attentionbatch_size = 16
seq_len = 1024
dim = 64
n_head = 12
device = 'cuda'
dtype = torch.float32Q = torch.randn(batch_size, n_head, seq_len, dim, requires_grad=True, dtype=dtype, device=device)
K = torch.randn(batch_size, n_head, seq_len, dim, requires_grad=True, dtype=dtype, device=device)
V = torch.randn(batch_size, n_head, seq_len, dim, requires_grad=True, dtype=dtype, device=device)
M = torch.randint(0, 2, (1, 1, seq_len, seq_len), device=device, dtype=dtype)O_flash = flash_linear_attention(Q, K, V, M)
O_normal = normal_linear_attention(Q, K, V, M)print('O_flash.shape', O_flash.shape)
print('O_normal.shape', O_normal.shape)print('O diff', (O_flash - O_normal).abs().max().item())

参考引用

https://github.com/OpenNLPLab/TransnormerLLM
https://github.com/shreyansh26/FlashAttention-PyTorch