aclnnIncreFlashAttention

支持的产品型号

• Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品
• Atlas 推理系列加速卡产品

产品形态详细说明请参见昇腾产品形态说明

接口原型

每个算子分为两段式接口，必须先调用“aclnnIncreFlashAttentionGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnIncreFlashAttention”接口执行计算。

• aclnnStatus aclnnIncreFlashAttentionGetWorkspaceSize(const aclTensor *query, const aclTensorList *key, const aclTensorList *value, const aclTensor *pseShift, const aclTensor *attenMask, const aclIntArray *actualSeqLengths, int64_t numHeads, double scaleValue, char *inputLayout, int64_t numKeyValueHeads, const aclTensor *attentionOut, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
• aclnnstatus aclnnIncreFlashAttention(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

• 算子功能：对于自回归（Auto-regressive）的语言模型，随着新词的生成，推理输入长度不断增大。在原来全量推理的基础上实现增量推理，query的S轴固定为1，key和value是经过KV Cache后，将之前推理过的state信息，叠加在一起，每个Batch对应S轴的实际长度可能不一样，输入的数据是经过padding后的固定长度数据。

  相比全量场景的FlashAttention算子（aclnnPromptFlashAttention），增量推理的流程与正常全量推理并不完全等价，不过增量推理的精度并无明显劣化。

  说明： KV Cache是大模型推理性能优化的一个常用技术。采样时，Transformer模型会以给定的prompt/context作为初始输入进行推理（可以并行处理），随后逐一生成额外的token来继续完善生成的序列（体现了模型的自回归性质）。在采样过程中，Transformer会执行自注意力操作，为此需要给当前序列中的每个项目（无论是prompt/context还是生成的token）提取键值（KV）向量。这些向量存储在一个矩阵中，通常被称为kv缓存（KV Cache）。

• 计算公式：

  self-attention（自注意力）利用输入样本自身的关系构建了一种注意力模型。其原理是假设有一个长度为$n$的输入样本序列$x$，$x$的每个元素都是一个$d$维向量，可以将每个$d$维向量看作一个token embedding，将这样一条序列经过3个权重矩阵变换得到3个维度为$n$d的矩阵。

  self-attention的计算公式一般定义如下，其中$Q$、$K$、$V$为输入样本的重要属性元素，是输入样本经过空间变换得到，且可以统一到一个特征空间中。

  $$Attention(Q,K,V)=Score(Q,K)V$$

  本算子中Score函数采用Softmax函数，self-attention计算公式为：

  $$Attention(Q,K,V)=Softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d}})V$$

  其中$Q$和$K^T$的乘积代表输入$x$的注意力，为避免该值变得过大，通常除以$d$的开根号进行缩放，并对每行进行softmax归一化，与$V$相乘后得到一个$n*d$的矩阵。

aclnnIncreFlashAttentionGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • query（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，公式中的输入Q，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16，数据格式支持ND。

  • key（aclTensorList*，计算输入）：Device侧的aclTensorList，公式中的输入K，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16，数据格式支持ND。

  • value（aclTensorList，计算输入）：Device侧的aclTensorList，公式中的输入V，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16，数据格式支持ND。

  • pseShift（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，位置编码参数，预留参数，暂未使用。

  • attenMask（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，可选参数，表示attention掩码矩阵，数据类型支持BOOL、INT8、UINT8，数据格式支持ND。

  • actualSeqLengths（aclIntArray*，计算输入）：Host侧的aclIntArray，可选参数，表示key和value的S轴实际长度，数据类型支持INT64。

  • numHeads（int64_t，计算输入）：Host侧的int64_t，代表head个数，数据类型支持INT64。

  • scaleValue（double，计算输入）：Host侧的double，公式中d开根号的倒数，代表缩放系数，作为计算流中Muls的scalar值，数据类型支持DOUBLE。

  • inputLayout（char*，计算输入）：Host侧的字符指针，用于标识输入query、key、value的数据排布格式，当前支持BSH、BNSD、BSND。用户不特意指定时可传入默认值"BSH”。

    说明： query、key、value数据排布格式支持从多种维度解读，其中B（Batch）表示输入样本批量大小、S（Seq-Length）表示输入样本序列长度、H（Head-Size）表示隐藏层的大小、N（Head-Num）表示多头数、D（Head-Dim）表示隐藏层最小的单元尺寸，且满足D=H/N。

  • numKeyValueHeads（int64_t，计算输入）：Host侧的int64_t，代表key、value中head个数，用于支持GQA（Grouped-Query Attention，分组查询注意力）场景，默认为0，表示和query的head个数相等。numHeads与numKeyValueHeads的比值不能大于64。

    • Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品：数据类型支持INT64
    • Atlas 推理系列加速卡产品：仅支持默认值0

  • attentionOut（aclTensor*，计算输出）：Device侧的aclTensor，公式中的输出，数据格式支持ND。

    • Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品：数据类型支持FLOAT16
    • Atlas 推理系列加速卡产品：数据类型仅支持FLOAT_16

  • workspaceSize（uint64_t*，出参）：返回用户需要在Device侧申请的workspace大小。

  • executor（aclOpExecutor**，出参）：返回op执行器，包含了算子计算流程。

• 返回值：

  返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

  第一段接口完成入参校验，若出现以下错误码，则对应原因为：
  - 返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：如果传入参数是必选输入，输出或者必选属性，且是空指针，则返回161001。
  - 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：query、key、value、pseShift、attenMask、attentionOut的数据类型和数据格式不在支持的范围内。
  - 返回361001（ACLNN_ERR_RUNTIME_ERROR）：API内存调用npu runtime的接口异常。

aclnnIncreFlashAttention

• 参数说明：

  • workspace（void*，入参）：在Device侧申请的workspace内存起址。
  • workspaceSize（uint64_t，入参）：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnIncreFlashAttentionGetWorkspaceSize获取。
  • executor（aclOpExecutor*，入参）：op执行器，包含了算子计算流程。
  • stream（aclrtStream，入参）：指定执行任务的AscendCL stream流。

• 返回值：

  返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

约束与限制

• 参数key、value 中对应tensor的shape需要完全一致。
• 参数query和attentionOut的shape需要完全一致。
• 参数query中的N和numHeads值相等，key、value的N和numKeyValueHeads值相等，并且numHeads是numKeyValueHeads的倍数关系。
• 非连续场景下，参数key、value的tensorlist中tensor的个数等于query的B(由于tensorlist限制, 非连续场景下B不能大于256)。shape除S外需要完全一致，且batch只能为1。
• query，key，value输入，功能使用限制如下：
  • Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品：
    • 支持B轴小于等于65536；
    • 支持N轴小于等于256；
    • 支持D轴小于等于512；
  • Atlas 推理系列加速卡产品：
    • 支持B轴小于等于256；
    • 支持N轴小于等于256；
    • 支持D轴小于等于512；
    • 支持key、value的S轴小于等于65536；
  • 仅支持query的S轴等于1。

调用示例

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考编译与运行样例。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <math.h>
#include <cstring>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_incre_flash_attention.h"
 
using namespace std;
 
#define CHECK_RET(cond, return_expr) \
  do {                               \
    if (!(cond)) {                   \
      return_expr;                   \
    }                                \
  } while (0)
 
#define LOG_PRINT(message, ...)     \
  do {                              \
    printf(message, ##__VA_ARGS__); \
  } while (0)
 
int64_t GetShapeSize(const std::vector<int64_t>& shape) {
  int64_t shapeSize = 1;
  for (auto i : shape) {
    shapeSize *= i;
  }
  return shapeSize;
}
 
int Init(int32_t deviceId, aclrtStream* stream) {
  // 固定写法，AscendCL初始化
  auto ret = aclInit(nullptr);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclInit failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtSetDevice(deviceId);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetDevice failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtCreateStream(stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  return 0;
}
 
template <typename T>
int CreateAclTensor(const std::vector<T>& hostData, const std::vector<int64_t>& shape, void** deviceAddr,
                    aclDataType dataType, aclTensor** tensor) {
  auto size = GetShapeSize(shape) * sizeof(T);
  // 调用aclrtMalloc申请device侧内存
  auto ret = aclrtMalloc(deviceAddr, size, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMalloc failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  // 调用aclrtMemcpy将host侧数据拷贝到device侧内存上
  ret = aclrtMemcpy(*deviceAddr, size, hostData.data(), size, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMemcpy failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
 
  // 计算连续tensor的strides
  std::vector<int64_t> strides(shape.size(), 1);
  for (int64_t i = shape.size() - 2; i >= 0; i--) {
    strides[i] = shape[i + 1] * strides[i + 1];
  }
 
  // 调用aclCreateTensor接口创建aclTensor
  *tensor = aclCreateTensor(shape.data(), shape.size(), dataType, strides.data(), 0, aclFormat::ACL_FORMAT_ND,
                            shape.data(), shape.size(), *deviceAddr);
  return 0;
}
 
int main() {
  // 1. （固定写法）device/stream初始化，参考AscendCL对外接口列表
  // 根据自己的实际device填写deviceId
  int32_t deviceId = 0;
  aclrtStream stream;
  auto ret = Init(deviceId, &stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("Init acl failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
 
  // 2. 构造输入与输出，需要根据API的接口自定义构造
  std::vector<int64_t> queryShape = {1, 2, 1, 2}; // BNSD
  std::vector<int64_t> keyShape = {1, 2, 2, 2}; // BNSD
  std::vector<int64_t> valueShape = {1, 2, 2, 2}; // BNSD
  std::vector<int64_t> attenShape = {1, 1, 1, 2}; // B11S
  std::vector<int64_t> outShape = {1, 2, 1, 2}; // BNSD
  void *queryDeviceAddr = nullptr;
  void *keyDeviceAddr = nullptr;
  void *valueDeviceAddr = nullptr;
  void *attenDeviceAddr = nullptr;
  void *outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor *queryTensor = nullptr;
  aclTensor *keyTensor = nullptr;
  aclTensor *valueTensor = nullptr;
  aclTensor *attenTensor = nullptr;
  aclTensor *outTensor = nullptr;
  std::vector<float> queryHostData = {0.1, 0.2, 0.3 ,0.4};
  std::vector<float> keyHostData = {0.1, 0.2, 0.3 ,0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8};
  std::vector<float> valueHostData = {0.1, 0.2, 0.3 ,0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8};
  std::vector<int8_t> attenHostData = {0, 1};
  std::vector<float> outHostData = {0, 100, 0 ,0};
 
  // 创建query aclTensor
  ret = CreateAclTensor(queryHostData, queryShape, &queryDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT16, &queryTensor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建key aclTensor
  ret = CreateAclTensor(keyHostData, keyShape, &keyDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT16, &keyTensor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  int kvTensorNum = 1;
  aclTensor *tensorsOfKey[kvTensorNum];
  tensorsOfKey[0] = keyTensor;
  auto tensorKeyList = aclCreateTensorList(tensorsOfKey, kvTensorNum);
  // 创建value aclTensor
  ret = CreateAclTensor(valueHostData, valueShape, &valueDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT16, &valueTensor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  aclTensor *tensorsOfValue[kvTensorNum];
  tensorsOfValue[0] = valueTensor;
  auto tensorValueList = aclCreateTensorList(tensorsOfValue, kvTensorNum);
  // 创建atten aclTensor
  ret = CreateAclTensor(attenHostData, attenShape, &attenDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT8, &attenTensor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建out aclTensor
  ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT16, &outTensor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  
  std::vector<int64_t> actualSeqlenVector = {2};
  auto actualSeqLengths = aclCreateIntArray(actualSeqlenVector.data(), actualSeqlenVector.size());
  int64_t numHeads=2; // N
  int64_t numKeyValueHeads = numHeads;
  double scaleValue= 1 / sqrt(2); // 1/sqrt(d)
  string sLayerOut = "BNSD";
  char layerOut[sLayerOut.length()];
  strcpy(layerOut, sLayerOut.c_str());
  // 3. 调用CANN算子库API
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
  // 调用第一段接口
  ret = aclnnIncreFlashAttentionGetWorkspaceSize(queryTensor, tensorKeyList, tensorValueList, nullptr, attenTensor, actualSeqLengths, numHeads, scaleValue, layerOut, numKeyValueHeads, outTensor,
                                            &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnIncreFlashAttentionGetWorkspaceSize failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  // 根据第一段接口计算出的workspaceSize申请device内存
  void* workspaceAddr = nullptr;
  if (workspaceSize > 0) {
    ret = aclrtMalloc(&workspaceAddr, workspaceSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("allocate workspace failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  }
  // 调用第二段接口
  ret = aclnnIncreFlashAttention(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnIncreFlashAttention failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
 
  // 4. （固定写法）同步等待任务执行结束
  ret = aclrtSynchronizeStream(stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSynchronizeStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
 
  // 5. 获取输出的值，将device侧内存上的结果拷贝至host侧，需要根据具体API的接口定义修改
  auto size = GetShapeSize(outShape);
  std::vector<double> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), outDeviceAddr,
                    size * sizeof(resultData[0]), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy result from device to host failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  for (int64_t i = 0; i < size; i++) {
    LOG_PRINT("result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]);
  }
 
  // 6. 释放资源
  aclDestroyTensor(queryTensor);
  aclDestroyTensor(keyTensor);
  aclDestroyTensor(valueTensor);
  aclDestroyTensor(attenTensor);
  aclDestroyTensor(outTensor);
  aclDestroyIntArray(actualSeqLengths);
  aclrtFree(queryDeviceAddr);
  aclrtFree(keyDeviceAddr);
  aclrtFree(valueDeviceAddr);
  aclrtFree(attenDeviceAddr);
  aclrtFree(outDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();
  return 0;
}