FlashAttention

Mecanismo de atenção preciso, rápido e eficiente em termos de memória.

Produto ComumProgramaçãoAprendizado profundoTransformer

FlashAttention é uma biblioteca de mecanismos de atenção de código aberto, projetada para modelos Transformer em aprendizado profundo, com o objetivo de melhorar a eficiência computacional e o uso da memória. Ele otimiza o cálculo de atenção usando um método consciente de E/S, reduzindo o consumo de memória, ao mesmo tempo em que mantém resultados de cálculo precisos. O FlashAttention-2 melhora ainda mais o paralelismo e a alocação de trabalho, enquanto o FlashAttention-3 é otimizado para GPUs Hopper, suportando tipos de dados FP16 e BF16.

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FlashAttention Alternativas

FlashAttention — Mecanismo de atenção preciso, rápido e eficiente em termos de memória.

QwQ-32B — QwQ-32B é um poderoso modelo de raciocínio, projetado para resolução de problemas complexos e geração de texto, com desempenho excepcional.

EPLB — Um algoritmo de código aberto para balanceamento de carga de paralelismo de especialistas, projetado para otimizar a alocação de especialistas e o balanceamento de carga em ambientes multi-GPU.

DualPipe — Um algoritmo de paralelismo de pipeline bidirecional para sobreposição de computação e comunicação no treinamento V3/R1.

DeepGEMM — DeepGEMM é uma biblioteca CUDA para multiplicação de matrizes FP8 eficiente, suportando escalonamento granular e diversas técnicas de otimização.

FlexHeadFA — Mecanismo de atenção preciso, rápido e eficiente em termos de memória.

FlashMLA — FlashMLA é um núcleo de decodificação MLA eficiente otimizado para GPU Hopper, adequado para serviços de sequência de comprimento variável.

MoBA — MoBA é um mecanismo de atenção em blocos híbrido para contextos de texto longo, projetado para melhorar a eficiência de modelos de linguagem de grande porte.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B é uma estrutura auto-regressiva unificada de compreensão e geração multimodal.

Star-Attention — Técnica de inferência eficiente para modelos de linguagem grandes e sequências longas

Ferramenta de Transparência LLM — Analisa os mecanismos internos de funcionamento de modelos de linguagem Transformer.

Megatron-LM — Pesquisa contínua em treinamento de modelos Transformer em larga escala

Google Vision Transformer — Modelo de reconhecimento de imagem baseado em Transformer

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V é uma estrutura de geração de imagem para vídeo lançada pela Tencent, baseada no HunyuanVideo.

ART — Uma técnica de transformador de região anônima para geração de imagens transparentes multicamadas variáveis.

CogView4-6B — CogView4-6B é um poderoso modelo de geração de imagem a partir de texto, focado na geração de imagens de alta qualidade.

UniTok — UniTok é um tokenizador visual unificado para geração e compreensão visual.

PhotoDoodle — PhotoDoodle é uma implementação de código que aprende edição de imagens artísticas com base em poucos dados de pares de amostras.

Dados de Perfil em Infraestrutura DeepSeek — Analisa estratégias de sobreposição de computação e comunicação em V3/R1, fornecendo dados de análise de desempenho para frameworks de aprendizado profundo.

DeepEP — DeepEP é uma biblioteca de comunicação eficiente para Mixture-of-Experts e comunicação paralela de especialistas.

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Preview é o mais recente resultado da série Qwen, construído com base no Qwen2.5-Max, e apresenta poderosas capacidades de raciocínio e aplicações em múltiplas áreas.

Claude 3.7 Sonnet — O Claude 3.7 Sonnet é o mais recente modelo de inteligência artificial da Anthropic, que oferece respostas rápidas e raciocínio profundo.

VLM-R1 — O VLM-R1 é um modelo de linguagem visual reforçado estável e versátil, focado em tarefas de compreensão visual.

O Playbook de Ultraescala — Uma ferramenta focada no design e otimização de sistemas de ultraescala, oferecendo soluções eficientes.

BioEmu — BioEmu é um modelo de aprendizado profundo generativo usado para simular conjuntos canônicos de proteínas de forma escalável.

FlashVideo — FlashVideo é um modelo de geração de vídeo de alta resolução e alta eficiência, focado na fluidez de detalhes e fidelidade.

Detecção de Compatibilidade de Modelos DeepSeek — Detecta se o dispositivo pode executar modelos DeepSeek de diferentes escalas, fornecendo uma previsão de compatibilidade.

Huginn-0125 — Huginn-0125 é um modelo de profundidade recorrente com variáveis ​​latentes e 3,5 bilhões de parâmetros, especializado em raciocínio e geração de código.

pré-treinamento recursivo — Código de pré-treinamento para modelos de linguagem recorrentes profundos em larga escala, compatível com execução em 4096 GPUs AMD.

InspireMusic — Conjunto de ferramentas e modelos de geração de música, canções e áudio baseado em PyTorch, que suporta a geração de áudio de alta qualidade.

Huginn-0125 — Huginn-0125 é um modelo de profundidade recorrente com variáveis latentes e 3,5 bilhões de parâmetros, especializado em raciocínio e geração de código.