torch_npu.npu_prompt_flash_attention

功能描述

全量FA实现，实现对应公式：

接口原型

torch_npu.npu_prompt_flash_attention(Tensor query, Tensor key, Tensor value, *, Tensor? pse_shift=None, padding_mask=None, Tensor? atten_mask=None, int[]? actual_seq_lengths=None, Tensor? deq_scale1=None, Tensor? quant_scale1=None, Tensor? deq_scale2=None, Tensor? quant_scale2=None, Tensor? quant_offset2=None, int num_heads=1, float scale_value=1.0, int pre_tokens=2147473647, int next_tokens=0, str input_layout="BSH", int num_key_value_heads=0, int[]? actual_seq_lengths_kv=None, int sparse_mode=0) -> Tensor

参数说明

• query（Tensor*，计算输入）：Device侧的Tensor，公式中的输入Q，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、INT8，数据类型与key的数据类型需满足数据类型推导规则，即保持与key、value的数据类型一致。不支持非连续的Tensor，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（Tensor*，计算输入）：Device侧的Tensor，公式中的输入K，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、INT8，数据类型与query的数据类型需满足数据类型推导规则，即保持与query、value的数据类型一致。不支持非连续的Tensor，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（Tensor*，计算输入）：Device侧的Tensor，公式中的输入V，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、INT8，数据类型与query的数据类型需满足数据类型推导规则，即保持与query、key的数据类型一致。不支持非连续的Tensor，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）。
• pse_shift（Tensor*，计算输入）：Device侧的Tensor，可选参数，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16，且在pseShift为FLOAT16类型时，要求此时的query、key、value均为FLOAT16类型，而在pseShift为BFLOAT16类型时，要求此时的query、key、value均为BFLOAT16类型。在query、key、value为FLOAT16且pseShift存在的情况下，默认走高精度模式。不支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。输入shape类型需为（B,N,Q_S,KV_S）或（1,N,Q_S,KV_S），其中Q_S为query的shape中的S，KV_S为key和value的shape中的S。对于pseShift的KV_S为非32字节对齐的场景，建议padding到32字节来提高性能，多余部分的填充值不做要求。如不使用该功能时可传入nullptr。综合约束请见约束与限制，Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）中的加速卡仅支持nullptr。
• padding_mask：预留参数，暂未使用，默认值为None。
• atten_mask（Tensor*，计算输入）：Device侧的Tensor，代表下三角全为0上三角全为负无穷的倒三角mask矩阵，不支持非连续的Tensor，数据类型支持BOOL、INT8和UINT8。数据格式支持ND。如果不使用该功能可传入nullptr。通常建议shape输入Q_S,KV_S;B,Q_S,KV_S;1,Q_S,KV_S;B,1,Q_S,KV_S;1,1,Q_S,KV_S，其中Q_S为query的shape中的S，KV_S为key和value的shape中的S，对于atten_mask的KV_S为非32字节对齐的场景，建议padding到32字节对齐来提高性能，多余部分填充成1。综合约束请见约束与限制。
• actual_seq_lengths（IntArray*，计算输入）：Host侧的IntArray，代表不同Batch中query的有效Sequence Length，数据类型支持INT64。如果不指定seqlen可以转入nullptr，表示和query的shape的s长度相同。限制：该入参中每个batch的有效Sequence Length应该不大于query中对应batch的Sequence Length，Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）中的加速卡器仅支持nullptr。
• deq_scale1（Tensor*，计算输入）：Device侧的Tensor，数据类型支持UINT64、FLOAT32。数据格式支持ND（参考），表示BMM1后面反量化的量化因子，支持per-tensor。 如不使用该功能时可传入nullptr，Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）中的加速卡仅支持nullptr。
• quant_scale1（Tensor*，计算输入）：Device侧的Tensor，数据类型支持FLOAT32。数据格式支持ND（参考），表示BMM2前面量化的量化因子，支持per-tensor。 如不使用该功能时可传入nullptr，Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）中的加速卡仅支持nullptr。
• deq_scale2（Tensor*，计算输入）：Device侧的Tensor，数据类型支持UINT64、FLOAT32。数据格式支持ND（参考），表示BMM2后面量化的量化因子，支持per-tensor。 如不使用该功能时可传入nullptr，Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）中的加速卡仅支持nullptr。
• quant_scale2（Tensor*，计算输入）：Device侧的Tensor，数据类型支持FLOAT32。数据格式支持ND（参考），表示输出量化的量化因子，支持per-tensor，per-channel。 如不使用该功能时可传入nullptr，Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）中的加速卡仅支持nullptr。
• quant_offset2（Tensor*，计算输入）：Device侧的Tensor，数据类型支持FLOAT32。数据格式支持ND（参考），表示输出量化的量化偏移，支持per-tensor，per-channel。 如不使用该功能时可传入nullptr，Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）中的加速卡仅支持nullptr。
• num_heads（int64_t，计算输入）：Host侧的int，代表query的head个数，数据类型支持INT64。
• scale_value（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。数据类型与query的数据类型需满足数据类型推导规则。用户不特意指定时可传入默认值1.0。
• pre_tokens（int64_t，计算输入）：Host侧的int，用于稀疏计算，表示attention需要和前几个Token计算关联，数据类型支持INT64。用户不特意指定时可传入默认值2147483647，sparseMode不为4且D不超过512时支持负数，Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）中的加速卡仅支持默认值2147483647。
• next_tokens（int64_t，计算输入）：Host侧的int，用于稀疏计算，表示attention需要和后几个Token计算关联。数据类型支持INT64。用户不特意指定时可传入默认值0，sparseMode不为4且D不超过512时支持负数，Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）中的加速卡仅支持默认值0和2147483647。
• input_layout（char*，计算输入）：Host侧的字符指针CHAR*，用于标识输入query、key、value的数据排布格式，当前支持BSH、BSND、BNSD。用户不特意指定时可传入默认值"BSH”。
• num_key_value_heads（int64_t，计算输入）：Host侧的int，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，数据类型支持INT64。用户不特意指定时可传入默认值0，表示和key/value的head个数相等。限制：在BNSD场景下，需要与shape中的key/value的N轴shape值相同，且需要满足num_heads整除num_key_value_heads，num_heads与num_key_value_heads的比值不能大于64，否则报错，Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）中的加速卡仅支持默认值0。
• actual_seq_lengths_kv（IntArray*，计算输入）：Host侧的aclIntArray，可传入nullptr，代表不同batch中key/value的有效Sequence Length。数据类型支持INT64。限制：该入参中每个batch的有效Sequence Length应该不大于key/value中对应batch的Sequence Length，Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）中的加速卡仅支持nullptr。
• sparse_mode（int64_t，计算输入）：Host侧的int，表示sparse的模式。数据类型支持INT64，Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）中的加速卡仅支持默认值0。
  • sparse_mode为0时，代表defaultMask模式，如果atten_mask未传入则不做mask操作，忽略pre_tokens和next_tokens（内部赋值为INT_MAX）；如果传入，则需要传入完整的atten_mask矩阵（S1 * S2），表示pre_tokens和next_tokens之间的部分需要计算。
  • sparse_mode为1时，代表allMask。
  • sparse_mode为2时，代表leftUpCausal模式的mask，需要传入优化后的atten_mask矩阵（2048*2048）。
  • sparse_mode为3时，代表rightDownCausal模式的mask，均对应以左顶点为划分的下三角场景，需要传入优化后的atten_mask矩阵（2048*2048）。
  • sparse_mode为4时，代表band模式的mask，需要传入优化后的atten_mask矩阵（2048*2048）。
  • sparse_mode为5、6、7、8时，分别代表prefix、global、dilated、block_local，均暂不支持。用户不特意指定时可传入默认值0。综合约束请见约束与限制。

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。·

约束说明

• 该接口与pytorch配合使用时，需要保证CANN相关包与PyTorch相关包的版本匹配。
• 入参为空的处理：算子内部需要判断参数query是否为空，如果是空则直接返回。参数query不为空Tensor，参数key、value为空tensor(即S2为0),则填充全零的对应shape的输出(填充attention_out)。attention_out为空Tensor时，AscendCLNN框架会处理。其余在上述参数说明中标注了"可传入nullptr"的入参为空指针时，不进行处理。
• 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(64k)，D轴32byte不对齐时仅支持到128。
    • 支持N轴小于等于256。
    • 高性能模式S支持小于等于524288(512k)，高精度模式小于等于262144（256k）；
    • 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128。
    • 支持N轴小于等于256。
    • 支持S轴小于等于65535(64k), 大于等于16，如果S轴大于128，则必须128对齐，且不对齐不等长场景不支持配置atten_mask。
    • 支持D轴小于等于512。
    • 不对齐不等长场景该版本实现部分泛化，若有需求，优先推荐使用后续版本。
• 参数sparse_mode当前仅支持值为0、1、2、3、4的场景，取其它值时会报错。
  • sparse_mode= 0时，atten_mask如果为空指针，则忽略入参pre_tokens、next_tokens（内部赋值为INT_MAX）。
  • sparse_mode= 2、3、4时，atten_mask的shape需要为S,S或1,S,S或1,1,S,S,其中S的值需要固定为2048，且需要用户保证传入的atten_mask为下三角，不传入attenMask或者传入的shape不正确报错。
  • sparse_mode= 1、2、3的场景忽略入参pre_tokens、next_tokens并按照相关规则赋值。
  • sparse_mode= 4时，pre_tokens、next_tokens必须为非负数。
• int8量化相关入参数量与输入、输出数据格式的综合限制：
  • 输入为INT8，输出为INT8的场景：入参deq_scale1、quant_scale1、deq_scale2、quant_scale2需要同时存在，quant_offset2可选，不传时默认为0。
  • 输入为INT8，输出为FLOAT16的场景：入参deq_scale1、quant_scale1、deq_scale2需要同时存在，若存在入参quant_offset2或 quant_scale2（即不为nullptr），则报错并返回。
  • 输入为FLOAT16或BFLOAT16，输出为INT8的场景：入参quant_scale2需存在，quant_offset2可选，不传时默认为0，若存在入参deq_scale1或 quant_scale1或 deq_scale2（即不为nullptr），则报错并返回。
  • 入参 quant_offset2和 quant_scale2支持 per-tensor 或 per-channel 格式和 FLOAT32/BFLOAT16 两种数据类型。
• pse_shift功能使用限制如下：
  • 仅支持query，key，value数据类型为FLOAT16或BFLOAT16场景下使用该功能。
  • query，key，value数据类型为FLOAT16且pseShift存在时，强制走高精度模式，对应的限制继承自高精度模式的限制。
  • Q_S需大于等于query的S长度，KV_S需大于等于key的S长度。
• 输出为INT8，入参quantOffset2传入非空指针和非空tensor值，并且sparse_mode、pre_tokens和next_tokens满足以下条件，矩阵会存在某几行不参与计算的情况，导致计算结果误差，该场景会拦截：
  • sparse_mode= 0，atten_mask如果非空指针，每个batch actual_seq_lengths-actual_seq_lengths_kv- pre_tokens> 0 或 next_tokens< 0 时，满足拦截条件
  • sparse_mode= 1 或 2，不会出现满足拦截条件的情况。
  • sparse_mode= 3，每个batch actual_seq_lengths_kv- actual_seq_lengths< 0，满足拦截条件。
  • sparse_mode= 4，pre_tokens< 0 或 每个batch next_tokens+ actual_seq_lengths_kv- actual_seq_lengths< 0 时，满足拦截条件。

支持的PyTorch版本

• PyTorch 2.1

支持的芯片型号

• 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(1, 8, 164, 128, dtype=torch.float16).npu()
k = torch.randn(1, 8, 1024, 128, dtype=torch.float16).npu()
v = torch.randn(1, 8, 1024, 128, dtype=torch.float16).npu()
scale = 1/math.sqrt(128.0)

# 调用PFA算子
out = torch_npu.npu_prompt_flash_attention(q, k, v, num_heads = 8, input_layout = "BNSD", scale_value=scale, pre_tokens=65535, next_tokens=65535)

# 执行上述代码的输出类似如下
tensor([[ 0.0219,  0.0201,  0.0049,  ...,  0.0118, -0.0011, -0.0140],
        [ 0.0294,  0.0256, -0.0081,  ...,  0.0267,  0.0067, -0.0117],
        [ 0.0285,  0.0296,  0.0011,  ...,  0.0150,  0.0056, -0.0062],
        ...,
        [ 0.0177,  0.0194, -0.0060,  ...,  0.0226,  0.0029, -0.0039],
        [ 0.0180,  0.0186, -0.0067,  ...,  0.0204, -0.0045, -0.0164],
        [ 0.0176,  0.0288, -0.0091,  ...,  0.0304,  0.0033, -0.0173]],
        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.aoe_config.aoe_mode = "2"
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(1, 8, 164, 128, dtype=torch.float16).npu()
k = torch.randn(1, 8, 1024, 128, dtype=torch.float16).npu()
v = torch.randn(1, 8, 1024, 128, dtype=torch.float16).npu()
scale = 1/math.sqrt(128.0)

class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
    def forward(self):
        return torch_npu.npu_prompt_flash_attention(q, k, v, num_heads = 8, input_layout = "BNSD", scale_value=scale, pre_tokens=65535, next_tokens=65535)
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_prompt_flash_attention(q, k, v, num_heads = 8, input_layout = "BNSD", scale_value=scale, pre_tokens=65535, next_tokens=65535)
    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([[ 0.0219,  0.0201,  0.0049,  ...,  0.0118, -0.0011, -0.0140],
        [ 0.0294,  0.0256, -0.0081,  ...,  0.0267,  0.0067, -0.0117],
        [ 0.0285,  0.0296,  0.0011,  ...,  0.0150,  0.0056, -0.0062],
        ...,
        [ 0.0177,  0.0194, -0.0060,  ...,  0.0226,  0.0029, -0.0039],
        [ 0.0180,  0.0186, -0.0067,  ...,  0.0204, -0.0045, -0.0164],
        [ 0.0176,  0.0288, -0.0091,  ...,  0.0304,  0.0033, -0.0173]],
        device='npu:0', dtype=torch.float16)

graph output with mask: tensor([[ 0.0219,  0.0201,  0.0049,  ...,  0.0118, -0.0011, -0.0140],
        [ 0.0294,  0.0256, -0.0081,  ...,  0.0267,  0.0067, -0.0117],
        [ 0.0285,  0.0296,  0.0011,  ...,  0.0150,  0.0056, -0.0062],
        ...,
        [ 0.0177,  0.0194, -0.0060,  ...,  0.0226,  0.0029, -0.0039],
        [ 0.0180,  0.0186, -0.0067,  ...,  0.0204, -0.0045, -0.0164],
        [ 0.0176,  0.0288, -0.0091,  ...,  0.0304,  0.0033, -0.0173]],
        device='npu:0', dtype=torch.float16)