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flash-attention-minimal

简化Flash Attention的CUDA和PyTorch最小化实现

Flash AttentionCUDAPyTorch注意力机制GPU加速Github开源项目

flash-attention-minimal是一个开源项目，使用CUDA和PyTorch对Flash Attention进行最小化实现。项目仅用约100行代码完成前向传播，遵循原始论文符号表示，为CUDA初学者提供简明教程。通过与手动注意力机制的性能对比，展示了显著的速度提升。尽管目前存在一些限制，如缺少反向传播和固定块大小，但该项目为理解Flash Attention核心概念提供了有价值的参考资料。

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介绍相关项目
landmark-attention - 突破性长序列处理技术的高效注意力机制
GithubLLaMALandmark AttentionTransformer开源项目深度学习语言模型
Landmark Attention项目提供了一种创新注意力机制的实现，可处理无限长度的上下文。该项目包含语言建模基准测试和LLaMA模型微调代码，以及与Flash Attention结合的Triton实现。通过在输入中添加特殊landmark标记，实现了对超长序列的随机访问，优化了Transformer模型的长文本处理能力，同时显著降低了内存使用并提高了性能。
Phi2-mini-Chinese - 从零开始训练0.2B参数的中文语言模型，支持Flash Attention加速
GithubPhi2-Chinese-0.2BSFT微调中文小模型开源项目数据清洗语言模型
项目包含从数据清洗、tokenizer训练、CLM预训练、SFT微调到RLHF优化的详细步骤，代码和模型已开源，可引用。支持Flash Attention加速，适用于大数据集处理。更多信息及模型权重在huggingface仓库。
cutlass-kernels - 针对大语言模型优化的高效CUDA库
CUDACUTLASSFlashAttention-3GPU加速Github开源项目深度学习
CUTLASS Kernels是一个针对大语言模型(LLM)优化的CUDA库，提供了FlashAttention-3的高效实现。该项目支持TF32模式，显著提升性能，主要用于加速LLM的训练和推理过程。开发者可以轻松集成这些核心，为构建高性能AI应用提供强大的基础支持。CUTLASS Kernels需要配合NVIDIA的CUTLASS项目使用，为LLM开发提供了关键的性能优化工具。
pytorch-transformer - 基于PyTorch的Transformer模型实现与Attention机制全解析
GithubYouTube视频pytorch-transformer实现开源项目步骤注意力机制
该项目实现了基于PyTorch的Transformer模型，通过详细的步骤和代码讲解，辅以‘Attention is all you need’论文的实现和YouTube视频教程，帮助用户掌握并应用Transformer模型。适合从事深度学习、自然语言处理的开发者和研究者。
AttentionDeepMIL - 深度多实例学习的注意力机制算法实现
GithubMNISTPyTorch多实例学习开源项目注意力机制深度学习
AttentionDeepMIL是一个开源的深度多实例学习算法项目，基于PyTorch框架实现。它在LeNet-5模型基础上创新性地添加了注意力机制的MIL池化层，适用于图像分类等多实例学习任务。该项目提供完整的实验环境，包括MNIST-BAGS数据集处理、模型架构和训练脚本，支持CPU和GPU运行。此外，AttentionDeepMIL还展示了在医学图像分析领域的应用潜力，包括对乳腺癌和结肠癌组织病理学数据集的实验支持。
tiny-cuda-nn - 专注于快速训练和查询神经网络的开源框架
C++编程CUDAGPUGithubTiny CUDA Neural Networks开源项目深度学习
Tiny CUDA Neural Networks是一个紧凑、高效的开源框架，专注于快速训练和查询神经网络。它包含优化的多层感知器（MLP）和多分辨率哈希编码，并支持多种输入编码、损失函数和优化器。适用于NVIDIA GPU，通过C++/CUDA API和PyTorch扩展，助力高性能计算和深度学习项目。
flashlight - 用C++编写的机器学习库
C++FlashlightGithub开源项目机器学习神经网络高性能
Flashlight是完全用C++编写的灵活高效的机器学习库，源自Facebook AI Research及其他知名项目。它包括内部接口可修改、核心小于10 MB以及高性能默认设置等特点，支持自动语音识别、图像分类、物体检测和语言建模等应用。提供简单的安装方式和全面的文档，适合研究者和开发者使用。
gpt-fast - PyTorch原生高效文本生成项目
GithubPyTorchgpt-fast开源项目性能优化文本生成模型量化
gpt-fast是一个基于PyTorch的高效Transformer文本生成项目,代码精简(<1000行Python),仅依赖PyTorch和sentencepiece。项目特点包括极低延迟、int8/int4量化、推测解码和张量并行,支持NVIDIA和AMD GPU。gpt-fast不是框架或库,而是展示原生PyTorch性能的示例。它支持LLaMA系列和Mixtral 8x7B等模型,提供详细基准测试和多种优化技术。该项目实现了高效的文本生成,展现了PyTorch在AI领域的强大性能。
mamba-minimal - 单文件PyTorch实现的Mamba模型
GithubMambaPyTorch实现开源项目深度学习状态空间模型语言模型
mamba-minimal项目是Mamba模型的PyTorch单文件实现。该项目在保持代码简洁可读的同时，实现了与官方版本在前向和反向传播上相同的数值输出。虽未优化速度，但为理解Mamba架构提供了有价值的资源。项目包含文本生成示例，方便研究者和开发者使用和学习Mamba模型。
attention-viz - 帮助理解Transformer模型在语言和视觉任务中的自注意力机制
GithubTransformerattention-viz可视化开源项目深度学习自然语言处理
此项目通过可视化技术帮助研究人员理解Transformer模型在语言和视觉任务中的自注意力机制，展示查询与关键向量的关系和整体模式。AttentionViz提供了交互式工具，支持多输入序列分析，提升了模型理解，并在多个应用场景中展现其实用性。
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