- 18 1月, 2022 1 次提交
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由 Zhanlue Yang 提交于
* Merged LoDTensor with Tensor,test=allcases * Patched python level LoDTensor * Patched python level LoDTensor * Merge Tensor into DenseTensor * Fixed namespace issues,test=allcases * Fixed merge issues * Fixed inference issues * Fixed NPU test issues * Fixed merge issues
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- 03 12月, 2021 1 次提交
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由 ronnywang 提交于
* refine structure for cuda and rocm * update * update * update * update
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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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- 16 11月, 2021 1 次提交
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由 Li Min 提交于
fused_attention_op的实现中，使用了bias_add，且其实现是通过使用kernel primitive来实现的，之后kernel primitive的WriteData api接口及函数内部实现发生了更改，将判断越界的逻辑移到了template的参数中，使得调用的分支有错误，产生了越界赋值操作，污染了别的显存空间的内容。具体表现为：test_fused_attention_op_api.py 单次执行基本上不会报错，多次循环执行不同shape的输入，结果计算不对，具有偶发性，bug不易察觉。
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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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