論文の概要: SageAttention2++: A More Efficient Implementation of SageAttention2
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21136v1
- Date: Tue, 27 May 2025 12:50:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.650179
- Title: SageAttention2++: A More Efficient Implementation of SageAttention2
- Title（参考訳）: SageAttention2++: SageAttention2のより効率的な実装
- Authors: Jintao Zhang, Xiaoming Xu, Jia Wei, Haofeng Huang, Pengle Zhang, Chendong Xiang, Jun Zhu, Jianfei Chen,
- Abstract要約: 本稿では,FP16に蓄積したFP8 Matmulの高速な命令を利用して,SageAttention2を高速化することを提案する。
実験によると、SageAttention2++は、SageAttention2と同じ注意精度を維持しながら、FlashAttentionよりも3.9倍のスピードアップを達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.70605866986346
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The efficiency of attention is critical because its time complexity grows quadratically with sequence length. SageAttention2 addresses this by utilizing quantization to accelerate matrix multiplications (Matmul) in attention. To further accelerate SageAttention2, we propose to utilize the faster instruction of FP8 Matmul accumulated in FP16. The instruction is 2x faster than the FP8 Matmul used in SageAttention2. Our experiments show that SageAttention2++ achieves a 3.9x speedup over FlashAttention while maintaining the same attention accuracy as SageAttention2. This means SageAttention2++ effectively accelerates various models, including those for language, image, and video generation, with negligible end-to-end metrics loss. The code will be available at https://github.com/thu-ml/SageAttention.
- Abstract（参考訳）: 注意の効率は、その時間複雑性がシーケンス長の2倍に増加するため、非常に重要である。
SageAttention2は、量子化を利用して行列乗法(Matmul)の注意を加速することでこの問題に対処する。
SageAttention2をさらに加速するために、FP16に蓄積されたFP8 Matmulの高速な命令を活用することを提案する。
命令は、SageAttention2で使用されるFP8 Matmulよりも2倍高速である。
我々の実験によると、SageAttention2++は、SageAttention2と同じ注意精度を維持しながら、FlashAttentionよりも3.9倍のスピードアップを実現している。
つまり、SageAttention2++は、言語、画像、ビデオ生成など、さまざまなモデルを効果的に加速します。
コードはhttps://github.com/thu-ml/SageAttention.comから入手できる。
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