- 21 6月, 2022 1 次提交
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由 Yiqun Liu 提交于
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- 17 6月, 2022 1 次提交
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由 Yiqun Liu 提交于
* Support optional residual add in fused_attention and fused_feedforward. * Add checkpoint and add the check of add_residual when pre_layer_norm is false. * Add TODO and change the python api to add add_residual argument.
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- 05 6月, 2022 1 次提交
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由 Sing_chan 提交于
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- 31 5月, 2022 1 次提交
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由 Li Min 提交于
* replace dropout_is_test with is_test. * improve atol on a100.
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- 20 5月, 2022 1 次提交
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由 WangXi 提交于
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- 11 3月, 2022 1 次提交
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由 Yuang Liu 提交于
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- 15 2月, 2022 1 次提交
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由 Aurelius84 提交于
* #1 migrate dist-related type()-> dtype() * move datatype function from pten -> fluid/framework * change type() in imperative into convert(dtype()) * modify xx_tensor->type into xx_tensor->dtype * change the set_type interface and the caller * modify xx_tensor.type into xx_tensor.dtype * fix mutable_data(place, dtype()) * change caller of mutable_data in pten and distributed * change the caller of mutable_data in fluid/framework * change the caller of mutable_data in imperative directory * mutable_data: inference * update the call of mutable_data * transfer MakePenScalarArray MakePtenScalar ResetHolderWithType * pass the compile. the next step is remove VarType in Pten * fix all and remove VarType from pten. success in linux. Next task is other platform * fix conflict with develop * fix compiled error * Fix reset conversion * fix conflict * fix compiled problem * fix typo * Fix << in tensor_utils.cc * fix type->dtype * fix unittest * fix tensor init constructor * fix DataTypeSize for BFloat16 * fix code style * fix npu compiled error * fix npu * compile npu sucessfully * fix conflict * fix conflict Co-authored-by: Nxiongkun <xiongkun03@baidu.com>
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- 23 11月, 2021 1 次提交
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由 Li Min 提交于
Add support for bias is none for fused_attention op.
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- 10 11月, 2021 1 次提交
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由 Li Min 提交于
att, bug fix
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- 08 11月, 2021 1 次提交
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由 Li Min 提交于
目前的fused_attention_op不支持attn_mask=None的输入，本PR对此进行了补充，并补充了相应的单测逻辑。
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- 28 10月, 2021 1 次提交
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由 Li Min 提交于
* Fix bug when pre_layer_norm is false.
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- 26 10月, 2021 1 次提交
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由 Li Min 提交于
功能：本PR的目标是提高attention模块的计算性能。 为了减少框架层对op的调度开销，本PR通过在C++层手动实现attention模块，对外提供attention 大op； 为了减少防存开销，本PR采取了两种优化方法： （1）在q,k,v计算时通过共享输入X，将该处的gemm，transpose和bias add从三次调用减少为一次； （2）使用kernel融合优化技术，在不同cuda kernel之间通过寄存器传输数据；
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- 22 10月, 2021 1 次提交
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由 Li Min 提交于
功能：本PR的目标是提高attention模块的计算性能。 为了减少框架层对op的调度开销，本PR通过在C++层手动实现attention模块，对外提供attention 大op； 为了减少防存开销，本PR采取了两种优化方法： （1）在q,k,v计算时通过共享输入X，将该处的gemm，transpose和bias add从三次调用减少为一次； （2）使用kernel融合优化技术，在不同cuda kernel之间通过寄存器传输数据；
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