原贴链接

假设您已经安装了ROCM、PyTorch（官网安装可行）、git和uv：
‘uv pip install pip triton==3.2.0’
‘git clone –single - branch –branch main_perf https://github.com/ROCm/flash - attention.git’
‘cd flash - attention/’
’export FLASH_ATTENTION_TRITON_AMD_ENABLE=“TRUE”'
’export GPU_ARCHS=“gfx1100”'
‘python setup.py install’
  • )

讨论总结

原帖分享了在AMD 7900 (gfx1100)上获取Flash Attention v2的操作步骤，评论主要是对该主题相关的疑问和补充信息。包括对基准测试的需求、对是否是首次在ROCM卡上实现Flash Attention的讨论、安装后在特定程序中的使用、对特定显卡支持的疑问以及对AMD 7900在LLM文本生成性能的关注，还有对Triton FA在PyTorch中的情况的分享等，整体讨论氛围较为理性和平和，以问答和分享信息为主。

主要观点

  1. 👍 希望原帖作者提供基准测试内容。
    • 支持理由：能更全面了解操作性能表现。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 对在ROCM卡上Flash Attention实现是否为首次提出疑问。
    • 正方观点：好奇是否首次在ROCM卡上实现。
    • 反方观点：AMD已有FA支持一段时间。
  3. 💡 询问安装后是否可用于llama.cpp。
    • 解释：对安装后使用场景不明确。
  4. 💡 对Flash Attention v2是否支持gfx1030存在疑问。
    • 解释：对特定显卡支持存疑。
  5. 💡 关注AMD 7900在LLM文本生成方面的性能。
    • 解释：想了解特定硬件在特定任务上的性能。

金句与有趣评论

  1. “😂 Any chance you get us some benchmark?”
    • 亮点：直接向原帖作者提出基准测试的需求。
  2. “🤔 Wow that’s the first implementation I see of flash attention with rocm cards, Am I right?”
    • 亮点：引发关于是否首次在ROCM卡上实现Flash Attention的讨论。
  3. “👀 After installing it, will it be ready to be used by llama.cpp and such?”
    • 亮点：反映出对安装后使用场景的疑惑。

情感分析

[总体情感倾向为中性，主要分歧点在于对AMD硬件和Flash Attention相关技术的理解差异，可能的原因是不同用户的知识背景和使用经验不同]

趋势与预测

  • 新兴话题：[Flash Attention在不同应用场景中的性能优化]
  • 潜在影响：[有助于AMD用户更好地利用Flash Attention相关技术提升硬件在相关领域的应用效率]

详细内容：

标题：关于在 AMD 7900 上获取 Flash Attention v2 的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于在 AMD 7900 上获取 Flash Attention v2 的帖子引起了广泛关注。该帖子详细介绍了安装的步骤，包括安装 ROCm、PyTorch 等，并提供了一系列命令行操作。此帖获得了众多用户的积极参与，评论数众多。

帖子引发的主要讨论方向包括：是否有相关的性能基准测试；这是否是 AMD 显卡首次实现 Flash Attention；安装后能否在 llama.cpp 等工具中使用；是否支持 gfx1030 等。

讨论焦点与观点分析如下：

有人询问是否能提供一些基准测试。还有人惊讶这是首次看到 AMD 显卡实现 Flash Attention，不过有人反驳说 AMD 已经支持有一段时间了，至少从去年五月开始，并提供了相关博客链接https://rocm.blogs.amd.com/artificial-intelligence/flash-attention/README.html。

有人安装后关心能否被 llama.cpp 等使用，也有人询问 7900 在 LLM 文本生成中的性能表现。还有人指出 Triton FA 实现已经集成到 PyTorch 中一段时间了，可以通过TORCH_ROCM_AOTRITON_ENABLE_EXPERIMENTAL=1启用，并可以使用attention-gym进行测试，运行 benchmark.py 脚本。有趣的是，虽然在正向传递（例如推理）中速度快很多，但在反向传递中实际上比 flexattention 慢很多，而且在滑动窗口测试中会失败（仍然没有 SWA 支持）。

讨论中的共识在于大家都对 AMD 显卡上的 Flash Attention v2 表现出浓厚兴趣，并积极探讨其各种应用和性能表现。

总的来说，这次关于在 AMD 7900 上获取 Flash Attention v2 的讨论，充分展示了大家对新技术的关注和探索热情。