FlashAttention

Mecanismo de atención preciso, rápido y eficiente en cuanto a memoria.

Producto ComúnProgramaciónAprendizaje profundoTransformer

FlashAttention es una biblioteca de mecanismos de atención de código abierto, diseñada para modelos Transformer en aprendizaje profundo, con el fin de mejorar la eficiencia de cálculo y el uso de la memoria. Optimiza el cálculo de atención mediante un método consciente de E/S, reduciendo el consumo de memoria al tiempo que mantiene la precisión de los resultados. FlashAttention-2 mejora aún más el paralelismo y la distribución del trabajo, mientras que FlashAttention-3 está optimizado para GPU Hopper, admite tipos de datos FP16 y BF16.

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FlashAttention Alternativas

FlashAttention — Mecanismo de atención preciso, rápido y eficiente en cuanto a memoria.

QwQ-32B — QwQ-32B es un potente modelo de inferencia, diseñado para la resolución de problemas complejos y la generación de texto, con un rendimiento excepcional.

EPLB — Un algoritmo de código abierto para el balanceo de carga de paralelismo de expertos, diseñado para optimizar la asignación y el balanceo de carga de expertos en entornos multi-GPU.

DualPipe — Un algoritmo de paralelismo de canalización bidireccional que superpone el cálculo y la comunicación durante el entrenamiento V3/R1.

DeepGEMM — DeepGEMM es una biblioteca CUDA para la multiplicación de matrices FP8 de alta eficiencia, que admite escalado de grano fino y diversas técnicas de optimización.

DeepEP — DeepEP es una biblioteca de comunicación eficiente para Mixture-of-Experts (MoE) y comunicación paralela de expertos (EP).

FlexHeadFA — Mecanismo de atención preciso, rápido y eficiente en cuanto a memoria.

FlashMLA — FlashMLA es un núcleo de decodificación MLA eficiente optimizado para GPU Hopper, ideal para servicios de secuencias de longitud variable.

MoBA — MoBA es un mecanismo de atención de bloques mixtos para contextos de texto largo, diseñado para mejorar la eficiencia de los modelos lingüísticos grandes.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B es un marco autorregresivo unificado de comprensión y generación multimodal.

Star-Attention — Técnica de inferencia eficiente para modelos de lenguaje grandes y secuencias largas

Moonglow — Ejecute fácilmente sus notebooks locales en GPUs remotas

Unsloth — Plataforma para entrenar y ajustar modelos de lenguaje grandes (LLM) rápidamente.

Herramienta de Transparencia para LLM — Analiza el funcionamiento interno de los modelos de lenguaje Transformer.

Megatron-LM — Investigación continua sobre el entrenamiento a gran escala de modelos Transformer

Google Vision Transformer — Modelo de reconocimiento de imágenes basado en Transformer

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V es un framework de generación de imagen a video basado en HunyuanVideo, desarrollado por Tencent.

ART — Una técnica de transformador de área anónima para la generación de imágenes transparentes multicapa variables.

CogView4-6B — CogView4-6B es un potente modelo de generación de imágenes a partir de texto, centrado en la generación de imágenes de alta calidad.

UniTok — UniTok es un tokenizador visual unificado para la generación y comprensión visual.

PhotoDoodle — PhotoDoodle es una implementación de código que aprende la edición de imágenes artísticas a partir de un pequeño conjunto de datos de pares de imágenes.

Datos de perfilado en DeepSeek Infra — Analiza las estrategias de superposición de cómputo y comunicación en V3/R1, proporcionando datos de análisis de rendimiento para frameworks de aprendizaje profundo.

QwQ-Max-Vista previa — QwQ-Max-Vista previa es el último logro de la serie Qwen, construido sobre Qwen2.5-Max, y cuenta con una potente capacidad de razonamiento y aplicaciones multidominio.

Claude 3.7 Sonnet — Claude 3.7 Sonnet es el último modelo inteligente de Anthropic, que ofrece respuestas rápidas y razonamiento profundo.

VLM-R1 — VLM-R1 es un modelo de lenguaje visual reforzado estable y versátil, enfocado en tareas de comprensión visual.

El Manual de Sistemas Ultraescalables — Una herramienta enfocada en el diseño y optimización de sistemas ultraescalables, ofreciendo soluciones eficientes.

BioEmu — BioEmu es un modelo de aprendizaje profundo generativo para la simulación escalable de conjuntos de equilibrio de proteínas.

FlashVideo — FlashVideo es un modelo de generación de vídeo de alta resolución y alta eficiencia, centrado en la fluidez de los detalles y la fidelidad.

Detección de Compatibilidad de Modelos DeepSeek — Detecta si un dispositivo puede ejecutar modelos DeepSeek de diferentes escalas, ofreciendo una predicción de compatibilidad.

Huginn-0125 — Huginn-0125 es un modelo de profundidad recurrente con variables latentes de 3.5 mil millones de parámetros, que destaca en el razonamiento y la generación de código.