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CANN/ops-transformer FlashAttention V2

news 2026/5/10 0:03:50

aclnnFlashAttentionScoreV2

【免费下载链接】ops-transformer本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库，实现网络在NPU上加速计算。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-transformer

产品支持情况

产品是否支持
Ascend 950PR/Ascend 950DT×
Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品√
Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品√
Atlas 200I/500 A2 推理产品×
Atlas 推理系列产品×
Atlas 训练系列产品×

功能说明

  • 接口功能：训练场景下，使用FlashAttention算法实现self-attention（自注意力）的计算。该接口相较于aclnnFlashAttentionScore接口，新增pseType参数：

    • pseType=1时，与aclnnFlashAttentionScore实现相同。
    • pseType=其他取值时，需要先mul再add。

  • 计算公式：

    注意力的正向计算公式如下：

    • pseType=1时，与aclnnFlashAttentionScore计算公式相同。

    • pseType=其他取值时，公式如下：

      $$ attention_out=Dropout(Softmax(Mask(scale*(query*key^T) + pse),atten_mask),keep_prob)*value $$

函数原型

每个算子分为两段式接口，必须先调用“aclnnFlashAttentionScoreV2GetWorkspaceSize”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“aclnnFlashAttentionScoreV2”接口执行计算。

aclnnStatus aclnnFlashAttentionScoreV2GetWorkspaceSize( const aclTensor *query, const aclTensor *key, const aclTensor *value, const aclTensor *realShiftOptional, const aclTensor *dropMaskOptional, const aclTensor *paddingMaskOptional, const aclTensor *attenMaskOptional, const aclIntArray *prefixOptional, const aclIntArray *qStartIdxOptional, const aclIntArray *kvStartIdxOptional, double scaleValue, double keepProb, int64_t preTokens, int64_t nextTokens, int64_t headNum, char *inputLayout, int64_t innerPrecise, int64_t sparseMode, int64_t pseType, const aclTensor *softmaxMaxOut, const aclTensor *softmaxSumOut, const aclTensor *softmaxOutOut, const aclTensor *attentionOutOut, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
aclnnStatus aclnnFlashAttentionScoreV2( void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

aclnnFlashAttentionScoreV2GetWorkspaceSize

  • 参数说明

    参数名输入/输出描述使用说明数据类型数据格式维度(shape)非连续Tensor
    query输入公式中的query。数据类型与key/value的数据类型一致。FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32ND[BNSD]、[BSND]、[BSH]、[SBH]√
    key输入公式中的key。数据类型与query/value的数据类型一致。FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32ND[BNSD]、[BSND]、[BSH]、[SBH]√
    value输入公式中的value。数据类型与query/key的数据类型一致。FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32ND[BNSD]、[BSND]、[BSH]、[SBH]√
    realShiftOptional可选输入公式中的pse。数据类型与query的数据类型一致，该参数需要与pseType配套使用。FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32ND[B,N,Sq,Skv]、[B,N,1,Skv]、[1,N,Sq,Skv]、[B,N,1024,Skv]、[1,N,1024,Skv]、[B,N]、[N]√
    dropMaskOptional可选输入公式中的Dropout。-UINT8ND0、1√
    paddingMaskOptional可选输入预留参数，暂未使用。-----
    attenMaskOptional可选输入公式中的atten_mask。取值为1代表该位不参与计算，为0代表该位参与计算。BOOL、UINT8ND[B,N,Sq,Skv]、[B,1,Sq,Skv]、[1,1,Sq,Skv]、[Sq,Skv]√
    prefixOptional可选输入代表prefix稀疏计算场景每个Batch的N值。-INT64ND0、1-
    qStartIdxOptional可选输入代表外切场景，当前分块的query的sequence在全局中的起始索引。-INT64ND0、1-
    kvStartIdxOptional可选输入代表外切场景，当前分块的key和value的sequence在全局中的起始索引。-INT64ND0、1-
    scaleValue可选输入公式中的scale，代表缩放系数。-DOUBLE---
    keepProb可选输入代表dropMaskOptional中1的比例。取值范围为(0, 1]。DOUBLE---
    preTokens可选输入用于稀疏计算，表示sliding window的左边界。-INT64---
    nextTokens可选输入用于稀疏计算，表示sliding window的右边界。-INT64---
    headNum输入代表单卡的head个数，即输入query的N轴长度。-INT64---
    inputLayout输入代表输入query、key、value的数据排布格式。支持BSH、SBH、BSND、BNSD。String---
    innerPrecise可选输入用于提升精度。默认配置为0即可。INT64---
    sparseMode可选输入表示sparse的模式。支持配置值为0、1、2、3、4、5、6。INT64---
    pseType可选输入控制mul与add计算顺序，支持配置值为0、1、2、3。-INT64---
    softmaxMaxOut输出Softmax计算的Max中间结果，用于反向计算。-FLOATND[B,N,Sq,8]√
    softmaxSumOut输出Softmax计算的Sum中间结果，用于反向计算。-FLOATND[B,N,Sq,8]√
    softmaxOutOut输出预留参数，暂未使用。-----
    attentionOutOut输出计算公式的最终输出。数据类型和shape类型与query保持一致。FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32ND[BNSD]、[BSND]、[BSH]、[SBH]√
    workspaceSize输出返回需要在Device侧申请的workspace大小。-----
    executor输出返回op执行器，包含了算子计算流程。-----

  • 返回值

    aclnnStatus：返回状态码，具体参见aclnn返回码。

    第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：

    返回值错误码描述
    ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR161001传入参数是必选输入，输出或者必选属性，且是空指针。
    ACLNN_ERR_PARAM_INVALID161002query、key、value、realShiftOptional、dropMaskOptional、paddingMaskOptional、attenMaskOptional、softmaxMaxOut、softmaxSumOut、softmaxOutOut、attentionOutOut的数据类型不在支持的范围内。
    query、key、value、realShiftOptional、dropMaskOptional、paddingMaskOptional、attenMaskOptional、softmaxMaxOut、softmaxSumOut、softmaxOutOut、attentionOutOut的数据格式不在支持的范围内。

aclnnFlashAttentionScoreV2

  • 参数说明

    参数名输入/输出描述
    workspace输入在Device侧申请的workspace内存地址。
    workspaceSize输入在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnFlashAttentionScoreV2GetWorkspaceSize获取。
    executor输入op执行器，包含了算子计算流程。
    stream输入指定执行任务的Stream。

  • 返回值

    返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

约束说明

  • 确定性计算：

    • aclnnFlashAttentionScoreV2默认确定性实现。

  • 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。

  • 输入query、key、value的约束：

    • B：batchsize必须相等。
    • D：Head-Dim必须满足(qD == kD && kD >= vD)。
    • inputLayout必须一致。

  • 输入key/value的shape除D外必须一致。

  • 关于数据shape的约束，以inputLayout的BSND、BNSD为例（BSH、SBH下H=N*D），其中：

    • B：取值范围为1~2M。带prefixOptional的时候B最大支持2K。
    • N：取值范围为1~256。
    • S：取值范围为1~1M。
    • D：取值范围为1~768。

  • 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。

  • realShiftOptional：如果Sq大于1024且每个batch的Sq与Skv等长且是sparseMode为0、2、3的下三角掩码场景，可使能alibi位置编码压缩，此时只需要输入原始PSE最后1024行，实现内存优化，即alibi_compress = ori_pse[:, :, -1024:, :]，具体如下：

    • 参数每个batch不相同时，shape为BNHSkv(H=1024)。
    • 每个batch相同时，shape为1NHSkv(H=1024)。
    • 如果pseType为2或3的时候，数据类型需为FLOAT32, 对应shape支持范围是[B,N]或[N]。
    • 如果不使能该参数，realShiftOptional需要传入nullptr，pseType需要传入1。

  • innerPrecise: 当前0、1为保留配置值，2为使能无效行计算，其功能是避免在计算过程中存在整行mask进而导致精度有损失，但是该配置会导致性能下降。 如果算子可判断出存在无效行场景，会自动使能无效行计算，例如sparseMode为3，Sq > Skv场景。

  • pseType 各个取值含义

    pseType含义备注
    0外部传入pse 先mul再add-
    1外部传入pse 先add再mul跟FlashAttentionScore实现一致。
    2内部生成pse 先mul再add-
    3内部生成pse 先mul再add再sqrt-

  • pseType为2或3的时候，当前只支持Sq和Skv等长。

  • sparseMode的约束如下:

    • 当所有的attenMaskOptional的shape小于2048且相同的时候，建议使用default模式，来减少内存使用量。
    • 配置为1、2、3、5时，用户配置的preTokens、nextTokens不会生效。
    • 配置为0、4时，须保证attenMaskOptional与preTokens、nextTokens的范围一致。
    • 用户不特意指定时建议传入0。
    • sparse不同模式的详细说明请参见sparse模式说明。

  • 部分场景下，如果计算量过大可能会导致算子执行超时（aicore error类型报错，errorStr为：timeout or trap error），此时建议做轴切分处理，注：这里的计算量会受B、S、N、D等参数的影响，值越大计算量越大。

  • band场景，preTokens和nextTokens之间必须要有交集。

  • prefixOptional稀疏计算场景即sparseMode=5或者sparseMode=6，当Sq > Skv时，prefix的N值取值范围[0, Skv]，当Sq <= Skv时，prefix的N值取值范围[Skv-Sq, Skv]。

  • realShiftOptional中的Sq在大于1024场景下，且此时shape取值为BNHS或1NHS时，需要满足Sq和Skv等长。

调用示例

调用示例代码如下，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 "acl/acl.h" #include "aclnnop/aclnn_flash_attention_score.h" #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; } void PrintOutResult(std::vector<int64_t> &shape, void** deviceAddr) { auto size = GetShapeSize(shape); std::vector<float> resultData(size, 0); auto ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), *deviceAddr, 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); for (int64_t i = 0; i < size; i++) { LOG_PRINT("mean result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]); } } int Init(int32_t deviceId, aclrtStream* stream) { // 固定写法，资源初始化 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acl API手册 // 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> qShape = {256, 1, 128}; std::vector<int64_t> kShape = {256, 1, 128}; std::vector<int64_t> vShape = {256, 1, 128}; std::vector<int64_t> attenmaskShape = {256, 256}; std::vector<int64_t> attentionOutShape = {256, 1, 128}; std::vector<int64_t> softmaxMaxShape = {1, 1, 256, 8}; std::vector<int64_t> softmaxSumShape = {1, 1, 256, 8}; void* qDeviceAddr = nullptr; void* kDeviceAddr = nullptr; void* vDeviceAddr = nullptr; void* attenmaskDeviceAddr = nullptr; void* attentionOutDeviceAddr = nullptr; void* softmaxMaxDeviceAddr = nullptr; void* softmaxSumDeviceAddr = nullptr; aclTensor* q = nullptr; aclTensor* k = nullptr; aclTensor* v = nullptr; aclTensor* pse = nullptr; aclTensor* dropMask = nullptr; aclTensor* padding = nullptr; aclTensor* attenmask = nullptr; aclTensor* attentionOut = nullptr; aclTensor* softmaxMax = nullptr; aclTensor* softmaxSum = nullptr; aclTensor* softmaxOut = nullptr; std::vector<float> qHostData(32768, 1); std::vector<float> kHostData(32768, 1); std::vector<float> vHostData(32768, 1); std::vector<uint8_t> attenmaskHostData(65536, 0); std::vector<float> attentionOutHostData(32768, 0); std::vector<float> softmaxMaxHostData(2048, 3.0); std::vector<float> softmaxSumHostData(2048, 3.0); ret = CreateAclTensor(qHostData, qShape, &qDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &q); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); ret = CreateAclTensor(kHostData, kShape, &kDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &k); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); ret = CreateAclTensor(vHostData, vShape, &vDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &v); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); ret = CreateAclTensor(attenmaskHostData, attenmaskShape, &attenmaskDeviceAddr, aclDataType::ACL_UINT8, &attenmask); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); ret = CreateAclTensor(attentionOutHostData, attentionOutShape, &attentionOutDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &attentionOut); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); ret = CreateAclTensor(softmaxMaxHostData, softmaxMaxShape, &softmaxMaxDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &softmaxMax); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); ret = CreateAclTensor(softmaxSumHostData, softmaxSumShape, &softmaxSumDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &softmaxSum); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); std::vector<int64_t> prefixOp = {0}; std::vector<int64_t> qStartIdxOp = {0}; std::vector<int64_t> kvStartIdxOp = {0}; aclIntArray *prefix = aclCreateIntArray(prefixOp.data(), 1); aclIntArray *qStartIdx = aclCreateIntArray(qStartIdxOp.data(), 1); aclIntArray *kvStartIdx = aclCreateIntArray(kvStartIdxOp.data(), 1); double scaleValue = 0.088388; double keepProb = 1; int64_t preTokens = 65536; int64_t nextTokens = 65536; int64_t headNum = 1; int64_t innerPrecise = 0; int64_t sparseMode = 0; int64_t pseType = 1; char layOut[5] = {'S', 'B', 'H', 0}; // 3. 调用CANN算子库API，需要修改为具体的Api名称 uint64_t workspaceSize = 0; aclOpExecutor* executor; // 调用aclnnFlashAttentionScoreV2第一段接口 ret = aclnnFlashAttentionScoreV2GetWorkspaceSize( q, k, v, pse, dropMask, padding, attenmask, prefix, qStartIdx, kvStartIdx, scaleValue, keepProb, preTokens, nextTokens, headNum, layOut, innerPrecise, sparseMode, pseType, softmaxMax, softmaxSum, softmaxOut, attentionOut, &workspaceSize, &executor); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnFlashAttentionScoreV2GetWorkspaceSize 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aclnnFlashAttentionScoreV2第二段接口 ret = aclnnFlashAttentionScoreV2(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnFlashAttentionScoreV2 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 PrintOutResult(attentionOutShape, &attentionOutDeviceAddr); PrintOutResult(softmaxMaxShape, &softmaxMaxDeviceAddr); PrintOutResult(softmaxSumShape, &softmaxSumDeviceAddr); // 6. 释放aclTensor和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改 aclDestroyTensor(q); aclDestroyTensor(k); aclDestroyTensor(v); aclDestroyTensor(attenmask); aclDestroyTensor(attentionOut); aclDestroyTensor(softmaxMax); aclDestroyTensor(softmaxSum); // 7. 释放device资源 aclrtFree(qDeviceAddr); aclrtFree(kDeviceAddr); aclrtFree(vDeviceAddr); aclrtFree(attenmaskDeviceAddr); aclrtFree(attentionOutDeviceAddr); aclrtFree(softmaxMaxDeviceAddr); aclrtFree(softmaxSumDeviceAddr); if (workspaceSize > 0) { aclrtFree(workspaceAddr); } aclrtDestroyStream(stream); aclrtResetDevice(deviceId); aclFinalize(); return 0; }

【免费下载链接】ops-transformer本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库，实现网络在NPU上加速计算。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-transformer

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

http://www.jsqmd.com/news/786044/

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