Mamba一作再祭神作,H100利用率飙至75%!FlashAttention三代性能...

在FP16模式下,FlashAttention-3比FlashAttention-2快1.5~2倍,达到740TFLOPS,即H100理论最大FLOPs的75%。在FP8模式下,FlashAttention-3接近1.2PFLOPS,误差比基线FP8注意力小2.6倍。FlashAttention-3的改进将带来以下变化:1.更高效的GPU利用率:新技术使H100GPU的利用率从之前的35%提升到75%。这使得LLM的...

H100 利用率飙升至 75%!英伟达亲自下场 FlashAttention 三代升级...

比标准Attention快16倍以上就是FlashAttention-3在充分研究Hopper架构特点后做出的三大更新,针对更新后的表现,作者主要进行了3方面测试。注意力基准测试消融实验FP8注意力准确性测试首先来看注意力基准测试。通过改变序列长度(512、1k、……16k),并设置批大小以确保总token数为16k。研究人...

比H100快20倍还更便宜!英伟达的“掘墓人”出现了?

根据Etched公司披露的数据显示，一台配备了8颗Sohu芯片的服务器每秒可以处理超过500,000个Llama70BToken，达到了同样配备8张英伟达H100GPU加速卡的服务器的20倍。同样，也远远超过了配备8张英伟达最新的B200GPU加速卡的服务器约10倍。△基准测试针对的是FP8精度的Llama-370B：无稀疏性、8x模型并行、...

GPU、CPU、内存、文件流、磁盘的速度之比

是SATA的100倍了。换硬盘吧。哈哈哈。当然对于程序员代码效率并没有多少作用。不过给小姐姐们换个豪宅还是有必要的。固态硬盘取代内存,看来还需要一段时间。总结:1、对于程序员而言,尽量不要频繁使用磁盘,将数据尽量一次性从磁盘取出,放进内存中。最优的情况是在程序运行过程中,不使用磁盘。结束...

斯坦福让“GPU 高速运转”的新工具火了,比 FlashAttention2 更快

高达227KB的共享内存位于256KB的L1缓存中(这些加起来的带宽大约33TB/s)。一个张量内存加速器(TMA)——这是英伟达Hopper架构中的一种新硬件组件,可进行异步地址生成和内存获取,还能促进片上内存网络。4个子单元,每个含:一个warpscheduler;512个向量寄存器(每个包含32个4字节的词);...

快20倍 还便宜!NVIDIA GPU的“掘墓人”出现了?

NVIDIAH200需要6.8PFLOPS的计算才能最大限度地利用其内存带宽(www.e993.com)2024年11月18日。这是在100%的利用率下——如果利用率为30%,将需要3倍的计算量。由于Sohu拥有如此之多的计算能力且利用率极高,因此可以运行巨大的吞吐量而不会出现内存带宽瓶颈。3、软件问题不再是一场噩梦...

结合实例深入理解C++对象的内存布局

内存对齐要求数据的起始地址在某个特定大小(比如4、8)的倍数上,这样可以优化硬件和操作系统访问内存的效率。这是因为许多处理器访问对齐的内存地址比访问非对齐地址更快。另外在不进行内存对齐的情况下,较大的数据结构可能会跨越多个缓存行或内存页边界,这会导致额外的缓存行或页的加载,降低内存访问效率。不过大多...

Rust 不是“解药”!25 年经验资深安全从业者:可能比 C 更不安全

如果有效载荷必须存在于堆或堆栈中(其他内存通常不可写),我们难道不能阻止这些区域运行代码吗?对于问题1,每个线程一个堆栈不仅更容易实现,而且通常速度更快,因为硬件通常会直接支持程序栈。最后,虽然进程有虚拟地址空间可以保护其免受其他进程的影响,但在一个进程中,进程中的任何代码都可以寻址进程中的任何内存单元...

一文读懂:GPU是如何工作的?

如果我把GPU主内存的带宽看作一个单位,无论它有多快,都只能算作一。而L2缓存带宽则是它的五倍,L1缓存,也就是我即将提到的共享内存,更是快了13倍。因此,随着带宽的增加,它更容易满足计算强度的需求,这无疑是一件好事。如果可能的话,大家希望能充分利用缓存来满足计算强度。

从1纳秒到2天:你的系统延迟“合理”吗?

当在同一个进程内操作同一份内存数据时,比如从内存中顺序读取1MB数据,大约需要3微秒,且随着内存工艺的进步,该时间还在减少。我们做各种性能优化时,只要把负载从硬盘挪到内存,性能就有大幅度提升,就是因为是内存的寻址定位和读写速度,比SSD要快上十倍,比机械硬盘要快上数百倍。