AttentionEngine开源 – 定制注意力机制的统一框架

AttentionEngine 是一个旨在优化注意力机制的综合框架，特别支持 Transformer 和线性注意力。它通过模块化设计和自动化优化，减少了手动干预的需求，提供灵活的适应性以满足多样化的算法要求。用户可以用 80 行代码定义 softmax 注意力，并自动生成高性能设备代码。该框架支持多种硬件平台，如 NVIDIA H100 和 AMD MI250，性能测试显示在 H100 上表现优异。

AttentionEngine的特点:

1. 模块化设计：将注意力计算分解为模块化操作，可定制组件以适应不同需求。
2. 自动化优化：通过可编程模板和跨平台调度策略，自动化内核优化，减少手动调优。
3. 性能提升：在某些配置上实现高达 10 倍的性能提升，特别是在 NVIDIA H100 上测试表现优异。
4. 硬件兼容性：支持多种硬件后端，包括 NVIDIA H100 和 AMD MI250。
5. 开源代码：代码已在 GitHub 上开源，方便用户快速上手和扩展。

AttentionEngine的功能:

1. 安装 CUDA 12.4 和 PyTorch，或使用特定 Docker 镜像。
2. 从 GitHub 克隆仓库，并设置环境变量。
3. 使用示例代码快速启动，定义输入形状并使用 torch.float16 以提升性能。
4. 在 attn_script 文件夹中查看多种注意力类型示例，方便用户参考和扩展。
5. 适用于大型语言模型和长上下文应用，特别是在处理高效注意力机制时。

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