ParaAttention：通过上下文并行注意力机制，使用多个GPU加速FLUX和Mochi模型的推理

ParaAttention是一种创新的上下文并行注意力机制，旨在通过多个GPU加速FLUX和Mochi模型的推理。通过支持torch.compile和多种并行策略，ParaAttention提供了高效的模型加速解决方案。以下是ParaAttention的主要特点和目标：

• GitHub：https://github.com/chengzeyi/ParaAttention

主要特点

1、上下文并行注意

• Ulysses风格并行：支持Ulysses风格的并行策略，通过将上下文分割成多个块并在多个GPU上并行处理，提高推理速度。
• Ring风格并行：支持Ring风格的并行策略，通过环形通信模式在多个GPU之间传递信息，实现高效的并行计算。

2、支持torch.compile

• 编译优化：ParaAttention完全支持torch.compile，通过编译优化进一步提升模型的推理性能。

3、易于使用的接口

• 统一接口：提供一个统一的接口来运行上下文并行注意力，使得用户可以轻松地在不同的并行策略之间切换，同时保持最大性能。

4、高性能实现

• Triton实现：ParaAttention在Triton中实现了最快的且准确的注意力机制，特别是在RTX 4090上，比原始的FA2实现快50%。

目标

1、提升推理速度

• 大幅加速：通过上下文并行和torch.compile优化，ParaAttention显著提升了FLUX和Mochi模型的推理速度，且无损。

2、保持模型性能

• 无损加速：在加速推理的同时，确保模型的性能和准确性不受影响。

3、统一接口

• 灵活使用：提供一个统一的接口，使得用户可以轻松地在不同的并行策略和优化技术之间切换，保持最大的灵活性和性能。

性能和效果

ParaAttention在多个基准测试中表现出色，以下是其主要性能指标：

• 速度提升：在RTX 4090上，ParaAttention比原始的FA2实现快50%，显著提升了模型的推理速度。
• 精度保持：在加速推理的同时，ParaAttention保持了模型的精度和性能，确保无损加速。
• 灵活性：支持多种并行策略和优化技术，使得用户可以根据具体需求选择最适合的配置。