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我不在乎后端是ROCm、Vulkan还是其他什么。只要有能节省珍贵显存的Flash Attention就行。

讨论总结

主题围绕AMD GPU用户寻求Flash Attention的获取途径展开。主要观点涉及在不同工具和环境下Flash Attention的情况，包括llama.cpp中获取Flash Attention可节省VRAM、PyTorch 2.x版本已添加Flash Attention但有系统要求、MLC - LLM在特定条件下的性能表现等。整体氛围比较理性，大家分享自己的经验和知识。

主要观点

  1. 👍 在llama.cpp中可通过特定指令获取Flash Attention并节省VRAM。
    • 支持理由：通过-fa 1指令运行llama - bench能看到VRAM节省效果。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 常规PyTorch栈推理时，FA2的Triton实现于2024年9月已在上游但需设置环境变量。
    • 正方观点：这是在PyTorch中获取Flash Attention相关功能的一种情况。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 对于llama.cpp（vulkan）使用fa，可能会出现响应比不使用时慢很多的情况。
    • 解释：用户测试发现有这种响应速度变慢的现象。
  4. 💡 在测试中ROCm相对较快，llama.cpp在AMD消费级显卡中bs = 1时通常最快。
    • 解释：通过测试得出该结论。
  5. 💡 MLC - LLM有优化，在特定条件下比vllm或exllama快。
    • 解释：评论者进行测试得出此结论。

金句与有趣评论

  1. “😂 You can use -fa 1 with llama.cpp, if you run llama - bench you can see it saves quite a bit of VRAM.”
    • 亮点：直接给出llama.cpp中获取Flash Attention和节省VRAM的操作及效果。
  2. “🤔 If you are inferencing with a regular PyTorch stack, a Triton (aotriton) implementation of FA2 was upstreamed back in September 2024, but you might need to use TORCH_ROCM_AOTRITON_ENABLE_EXPERIMENTAL = 1”
    • 亮点：详细说明PyTorch栈推理时Flash Attention相关实现的时间和环境变量设置。
  3. “👀 I tried fa with llama.cpp (vulkan) and while it didn’t spit out any errors, the response was orders of magnitude slower than without fa.”
    • 亮点：展示出llama.cpp使用vulkan时使用和不使用Flash Attention在响应速度上的差异。

情感分析

总体情感倾向是比较积极和客观的。主要分歧点在于MLC - LLM的Q4量化质量，部分人认为较差，而有评论者通过自己的测试得出不同结论。可能的原因是测试环境、样本集等因素不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于量化测试校准集的最佳实践以及可重现评估过程代码的需求可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对AMD GPU用户在Flash Attention的获取和相关工具的选择上有指导意义，也可能影响到相关模型在AMD GPU上的优化和应用。

详细内容：

标题：AMD GPU 用户获取 Flash Attention 的艰难探索

在 Reddit 上，一则题为“Where in the inference world can a 3rd class consumer-grade AMD GPU owner get Flash Attention?!”的帖子引起了广泛关注。该帖子主要探讨了 AMD GPU 拥有者如何获取 Flash Attention 以节省珍贵的 VRAM，获得了众多点赞和大量评论。

帖子引发的主要讨论方向集中在不同方法的效果和适用性上。核心问题在于如何为 AMD GPU 用户找到有效的获取 Flash Attention 的途径。

在讨论中，有人指出可以在 llama.cpp 中使用“-fa 1”，若运行 llama - bench 能看到节省不少 VRAM。也有人分享自己尝试 llama.cpp（vulkan）时，虽然没有出错，但响应速度比不用 fa 慢了很多。还有人提到在自己的测试中，ROCm 往往快很多，如果查看相关文档可能会有有用的提示。此外，有人表示 llama.cpp 的 FA 实现对于 Vulkan、ROCm 和 SYCL 表现不佳，而 llama.cpp 对于 AMD 消费级显卡仍是最快的。

有人提到从未使用过 AMD GPU，但知道有与 Vulkan 兼容的 Flash Attention 变体，可以尝试 MLC-LLM，在英伟达上它比 vllm 或 exllma 快，但也有人提醒其量化质量存在问题。

有用户称赞发布信息的帖子堪称 AMD 推理的绝对宝典，并询问如何获取更新。发布者回应大多在 Reddit 上发布相关内容，同时提供了一些链接。

讨论中的共识在于 AMD 用户在获取和使用 Flash Attention 方面存在困难和挑战。特别有见地的观点是关于不同方法的详细测试和比较，以及对各种量化方式的深入分析。

总之，这次关于 AMD GPU 获取 Flash Attention 的讨论展现了用户们的积极探索和深入思考，也揭示了当前这一领域的复杂性和不确定性。