torch_npu.npu_incre_flash_attention

功能描述

增量FA实现，实现对应公式：

接口原型

torch_npu.npu_incre_flash_attention(Tensor query, Tensor key, Tensor value, *, Tensor? padding_mask=None, Tensor? atten_mask=None, Tensor? pse_shift=None, SymInt[]? actual_seq_lengths=None, Tensor? antiquant_scale=None, Tensor? antiquant_offset=None, Tensor? block_table=None, Tensor? dequant_scale1=None, Tensor? quant_scale1=None, Tensor? dequant_scale2=None, Tensor? quant_scale2=None, Tensor? quant_offset2=None, Tensor? kv_padding_size=None, int num_heads=1, float scale_value=1.0, str input_layout="BSH", int num_key_value_heads=0, int block_size=0, int inner_precise=1) -> Tensor

参数说明

• query：Device侧的Tensor；数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、INT8，数据格式支持ND。Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）中的加速卡仅支持FLOAT16。
• key：Device侧的Tensor；数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、INT8，数据格式支持ND。Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）中的加速卡仅支持FLOAT16。
• value：Device侧的Tensor；数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、INT8，数据格式支持ND。Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）中的加速卡仅支持FLOAT16。
• *：代表其之前的变量是位置相关，需要按照顺序输入，必选；之后的变量是键值对赋值的，位置无关，可选（不输入会使用默认值）。
• padding_mask：预留参数，暂未使用，默认值为None。
• atten_mask：Device侧的Tensor，取值为1代表该位不参与计算（不生效），为0代表该位参与计算，默认值为None，即全部参与计算；数据类型支持BOOL，INT8，UINT8，数据格式支持ND。
• pse_shift：Device侧的Input Tensor；表示在attention结构内部的位置编码参数，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16，数据格式支持ND。如不使用该功能时可不传或传入None。Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）中的加速卡仅支持None。
• actual_seq_lengths：Host侧的Input数组，其shape为（B）或（1），形如[1, 2, 3]，代表key、value中有效的S序列长度，默认值为None，即全部有效，类型为List int；数据类型为INT64，数据格式支持ND。
• antiquant_scale：Device侧的Tensor，数据类型支持：FLOAT16、BFLOAT16。数据格式支持ND，表示量化因子，支持per-channel（list），由shape决定，BNSD场景下shape为(2, N, 1, D)，BSH场景下shape为(2, H)，BSND场景下shape为(2, N, D)。 如不使用该功能时可不传或传入None。Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）中的加速卡仅支持FLOAT16。
• antiquant_offset：Device侧的Input Tensor，数据类型支持：FLOAT16、BFLOAT16。数据格式支持ND，表示量化偏移，支持per-channel（list），由shape决定，BNSD场景下shape为(2, N, 1, D)，BSH场景下shape为(2, H)，BSND场景下shape为(2, N, D)。 如不使用该功能时可不传或传入None。Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）中的加速卡仅支持FLOAT16。
• block_table：Device侧的Tensor，数据类型支持：INT32。数据格式支持ND，表示PageAttention中KV存储使用的block映射表。 如不使用该功能时可不传或传入None。
• dequant_scale1：Device侧的Tensor，数据类型支持：FLOAT32。数据格式支持ND，表示BMM1后面反量化的量化因子，支持per-tensor（scalar）。 如不使用该功能时可不传或传入None。Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）中的加速卡仅支持None。
• quant_scale1：Device侧的Tensor，数据类型支持：FLOAT32。数据格式支持ND，表示BMM2前面量化的量化因子，支持per-tensor（scalar）。 如不使用该功能时可不传或传入None。Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）中的加速卡仅支持None。
• dequant_scale2：Device侧的Tensor，数据类型支持：FLOAT32。数据格式支持ND，表示BMM2后面反量化的量化因子，支持per-tensor（scalar）。 如不使用该功能时可不传或传入None。Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）中的加速卡仅支持None。
• quant_scale2：Device侧的Tensor，数据类型支持：FLOAT32、BFLOAT16。数据格式支持ND，表示输出量化的量化因子，支持per-tensor（scalar）和per-channel（list）。 如不使用该功能时可不传或传入None。Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）中的加速卡仅支持None。
• quant_offset2：Device侧的Tensor，数据类型支持：FLOAT32、BFLOAT16。数据格式支持ND，表示输出量化的量化偏移，支持per-tensor（scalar）和per-channel（list）。 如不使用该功能时可不传或传入None。Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）中的加速卡仅支持None。
• kv_padding_size：Device侧的Tensor，数据类型支持：INT64。数据格式支持ND，表示kv左padding场景使能时，最后一个有效token到S的距离。 如不使用该功能时可传入None。
• num_heads：Host侧的attribute，代表query的头数，即query的N，默认值为1；数据类型为INT64。
• scale_value：Host侧的attribute，代表缩放系数，用来约束梯度，其默认值为1.0，典型值为；数据类型为FLOAT32。
• input_layout：Host侧的attribute，代表query、key、value的布局，根据输入的query、key、value的shape确定，三维Tensor是BSH，四维Tensor是BNSD或BSND，默认值为BSH，不支持其他值；数据类型为string。
  

  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。

• num_key_value_heads：Host侧的attribute，代表key、value的头数，用于支持GQA（Grouped-Query Attention，分组查询注意力）场景，默认值为0，表示与query的头数相同，否则表示key、value的头数，需要能被query的头数（num_heads）整除；num_heads与num_key_value_heads的比值不能大于64。数据类型为INT64。
• block_size (int64_t，计算输入）：Host侧的int64_t，PageAttention中KV存储每个block中最大的token个数，默认为0，数据类型支持INT64。
• inner_precise (int64_t，计算输入）：Host侧的int64_t，代表高精度/高性能选择，0代表高精度，1代表高性能，默认值为1（高性能）， 数据类型支持INT64。

输出说明

• 共一个输出，为计算的最终结果atten_out，类型为Tensor，shape与query保持一致。
• 非量化场景下，输出数据类型与query的数据类型保持一致。
• 量化场景下，若传入quant_scale2，则输出数据类型为int8；若不传入quant_scale2，且query、key、value类型为int8，则输出数据类型为FLOAT16。

约束说明

• query、key、value的维度必须保持一致，key、value的shape必须保持一致。
• num_heads的值要等于query的N，key、value的N和num_key_value_heads值相等，并且num_heads是num_key_value_heads的倍数关系。
• input_layout的值与query的shape相关，三维是BSH，四维是BNSD或BSND。
• num_key_value_heads的值要等于key、value的N，需要能被query的头数（num_heads）整除。
• query，key，value输入，功能使用限制如下：
  • Atlas A2 训练系列产品支持B轴小于等于65535，支持N轴小于等于256，支持S轴小于等于262144，支持D轴小于等于512。
  • Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）中的加速卡支持B轴小于等于256，支持N轴小于等于256，支持S轴小于等于65536，支持D轴小于等于512。page attention使能的场景下，仅支持S轴小于等于8192。
  • query、key、value输入均为INT8的场景暂不支持
• INT8量化相关入参数量与输入、输出数据格式的综合限制：

  query、key、value输入为FLOAT16，输出为INT8的场景：入参quant_scale2必填，quant_offset2可选，不能传入dequant_scale1、quant_scale1、dequant_scale2（即为None）参数。

• pse_shift功能使用限制如下：
  • pseShift数据类型需与query数据类型保持一致。
  • 仅支持D轴对齐，即D轴可以被16整除。
• page attention场景：
  • 使能必要条件是blocktable存在且有效，同时key、value是按照blocktable中的索引在一片连续内存中排布，支持key、value dtype为FLOAT16/BFLOAT16/INT8。
  • 该场景下，blockSize是用户自定义的参数，该参数的取值会影响page attention的性能。key、value输入类型为FLOAT16/BFLOAT16时需要16对齐，key、value 输入类型为INT8时需要32对齐，推荐使用128。通常情况下，page attention可以提高吞吐量，但会带来性能上的下降。
  • 参数key、value各自对应tensor的shape所有维度相乘不能超过int32的表示范围。
  • 进行per-channel后量化时，不能同时使能page attention。
• blockTable当前支持的maxBlockNumPerSeq最大为16k，超过16k会被拦截报错；如果遇到S超大导致maxBlockNumPerSeq超过16k，可以调大blockSize解决。
• quantScale2、quantOffset2为一组参数，其中quantOffset2可选，传入该组参数后算子输出数据类型会推导为int8，若不期望int8输出，请勿传入该组参数。
• kv左padding场景：
  • kvCache的搬运起点计算公式为：Smax - kv_padding_size- actual_seq_lengths。kvCache的搬运终点计算公式为：Smax - kv_padding_size。其中kvCache的搬运起点或终点小于0时，返回数据结果为全0。
  • kv_padding_size小于0时将被置为0。
  • 使能需要同时存在actual_seq_lengths参数，否则默认为kv右padding场景。

支持的PyTorch版本

• PyTorch 2.2
• PyTorch 2.1

支持的型号

• Atlas A2 训练系列产品
• Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）中的加速卡

调用示例

# 单算子调用方式
import torch
import torch_npu
import math

# 生成随机数据，并发送到npu
q = torch.randn(2, 1, 40 * 128, dtype=torch.float16).npu()
k = torch.randn(2, 1, 40 * 128, dtype=torch.float16).npu()
v = torch.randn(2, 1, 40 * 128, dtype=torch.float16).npu()
scale = 1/math.sqrt(128.0)

# 调用IFA算子
out = torch_npu.npu_incre_flash_attention(q, k, v, num_heads=40, input_layout="BSH", scale_value=scale)

# 执行上述代码的输出类似如下
tensor([[[-0.3091,  0.0651, -0.3525,  ..., -0.8252,  0.4084, -1.2754]]],
       device='npu:0', dtype=torch.float16)


# 入图方式

import torch
import torch_npu
import math

import torchair as tng
from torchair.ge_concrete_graph import ge_apis as ge
from torchair.configs.compiler_config import CompilerConfig
import torch._dynamo
TORCHDYNAMO_VERBOSE=1
TORCH_LOGS="+dynamo"

# 支持入图的打印宏
import logging
from torchair.core.utils import logger
logger.setLevel(logging.DEBUG)
config = CompilerConfig()
config.debug.graph_dump.type = "pbtxt"
npu_backend = tng.get_npu_backend(compiler_config=config)
from torch.library import Library, impl

# 数据生成
q = torch.randn(2, 1, 40 * 128, dtype=torch.float16).npu()
k = torch.randn(2, 2048, 40 * 128, dtype=torch.float16).npu()
v = torch.randn(2, 2048, 40 * 128, dtype=torch.float16).npu()
atten = torch.randn(2, 1, 1, 2048, dtype=torch.float16).npu()
atten = torch.where(atten < 0, 1, 0).to(torch.bool).to(torch.float16)
scale_value = 1/math.sqrt(128.0)

class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
    def forward(self):
        return torch_npu.npu_incre_flash_attention(q, k, v, num_heads=40, input_layout="BSH", scale_value=scale_value, atten_mask=atten)
def MetaInfershape():
    with torch.no_grad():
        model = Model()
        model = torch.compile(model, backend=npu_backend, dynamic=False, fullgraph=True)
        graph_output = model()
    single_op = torch_npu.npu_incre_flash_attention(q, k, v, num_heads=40, input_layout="BSH", scale_value=scale_value, atten_mask=atten)
    print("single op output with mask:", single_op, single_op.shape)
    print("graph output with mask:", graph_output, graph_output.shape)
if __name__ == "__main__":
    MetaInfershape()

# 执行上述代码的输出类似如下
single op output with mask: tensor([[[ 0.2488, -0.6572,  1.0928,  ...,  0.1694,  0.1142, -2.2266]],
        [[-0.9595, -0.9609, -0.6602,  ...,  0.7959,  1.7920,  0.0783]]],
       device='npu:0', dtype=torch.float16) torch.Size([2, 1, 5120])
graph output with mask: tensor([[[ 0.2488, -0.6572,  1.0928,  ...,  0.1694,  0.1142, -2.2266]],
        [[-0.9595, -0.9609, -0.6602,  ...,  0.7959,  1.7920,  0.0783]]],
       device='npu:0', dtype=torch.float16) torch.Size([2, 1, 5120])