Spaces:
Sleeping
Sleeping
File size: 7,529 Bytes
e45d058 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 |
#pragma once
#include <unordered_map>
#include <cuda_fp16.h>
#include <cuda_bf16.h>
#ifdef OLD_GENERATOR_PATH
#include <ATen/CUDAGeneratorImpl.h>
#else
#include <ATen/cuda/CUDAGeneratorImpl.h>
#endif
namespace layer_norm {
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
template<typename Params>
struct LaunchParams{
size_t elts_per_thread;
size_t workspace_bytes;
size_t barrier_size;
cudaDeviceProp * props;
cudaStream_t stream;
Params params;
};
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
struct ParamsBase {
ParamsBase()
: ctas_per_col(0)
, rows(0)
, cols(0)
, x(nullptr)
, mu(nullptr)
, rs(nullptr)
, gamma(nullptr)
, gamma1(nullptr)
, rowscale(nullptr)
, colscale(nullptr)
, dropout_keep_p(1.f)
, dropout_scale(1.f)
, is_rms_norm(false)
, workspace(nullptr)
, barrier(nullptr)
{
}
// For Multi-CTA, number of different CTA groups. Otherwise same as gridDim.x.
int ctas_per_col;
// Input is interpreted as matrix. We normalize across columns.
int rows;
int cols;
// Common data pointers.
void *x0;
void *x1;
void *residual;
void *x;
void *dmask;
void *dmask1;
void *mu;
void *rs;
void *gamma;
void *gamma1;
void *rowscale;
void *colscale;
void *x0_subset;
void *z_subset;
float inverse_cols;
float dropout_keep_p;
float dropout_scale;
float rowscale_const;
bool is_rms_norm;
// Multi-CTA workspace in gmem.
void *workspace;
// Multi-CTA sync barriers in gmem.
int *barrier;
};
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
struct FwdParams : public ParamsBase {
FwdParams()
: ParamsBase()
, z(nullptr)
, z1(nullptr)
, beta(nullptr)
, beta1(nullptr)
, epsilon(0.f)
{
}
// Output of LN FWD.
void *z;
void *z1;
void *beta;
void *beta1;
float epsilon;
// Random state.
at::PhiloxCudaState philox_args;
};
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
struct BwdParams : public ParamsBase {
BwdParams()
: ParamsBase()
, dz(nullptr)
, dz1(nullptr)
, dx(nullptr)
, dbeta_part(nullptr)
, dgamma_part(nullptr)
, dbeta1_part(nullptr)
, dgamma1_part(nullptr)
, dcolscale_part(nullptr)
, dx0(nullptr)
, dx1(nullptr)
, dresidual(nullptr)
, dbeta(nullptr)
, dgamma(nullptr)
, dbeta1(nullptr)
, dgamma1(nullptr)
, dcolscale(nullptr)
{
}
// Input: gradient wrt. LN FWD output.
void *dz;
void *dz1;
// Input: gradient wrt residual.
void *dx;
// Workspace for Wgrad pre-reduction.
void *dbeta_part;
void *dgamma_part;
void *dbeta1_part;
void *dgamma1_part;
void *dcolscale_part;
// Output: Dgrad.
void *dx0;
void *dx1;
void *dresidual;
// Output: Wgrad.
void *dbeta;
void *dgamma;
void *dbeta1;
void *dgamma1;
void *dcolscale;
};
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
using FwdFunction = std::function<void(LaunchParams<FwdParams>&, const bool)>;
using BwdFunction = std::function<void(LaunchParams<BwdParams>&, const bool)>;
using FunctionKey = uint64_t;
using FwdRegistry = std::unordered_map<FunctionKey, FwdFunction>;
using BwdRegistry = std::unordered_map<FunctionKey, BwdFunction>;
extern FwdRegistry FWD_FUNCS, PARALLEL_FWD_FUNCS;
extern BwdRegistry BWD_FUNCS, PARALLEL_BWD_FUNCS;
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
using fp32 = float;
using fp16 = half;
using bf16 = nv_bfloat16;
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
template<typename T>
struct TypeId{};
template<>
struct TypeId<fp16>{
constexpr static uint32_t Value = 0;
};
template<>
struct TypeId<bf16>{
constexpr static uint32_t Value = 1;
};
template<>
struct TypeId<fp32>{
constexpr static uint32_t Value = 2;
};
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
template<typename T, int S>
struct Type2Key{
constexpr static uint32_t Value = TypeId<T>::Value << S;
};
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
template<typename T>
struct WeightType2Key : public Type2Key<T, 0>{};
template<typename T>
struct InputType2Key : public Type2Key<T, 2>{};
template<typename T>
struct ResidualType2Key : public Type2Key<T, 4>{};
template<typename T>
struct OutputType2Key : public Type2Key<T, 6>{};
template<typename T>
struct ComputeType2Key : public Type2Key<T, 8>{};
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
template<typename W, typename I, typename R, typename O, typename C>
struct Types2Key{
constexpr static uint32_t Value = WeightType2Key<W>::Value | InputType2Key<I>::Value | ResidualType2Key<R>::Value | OutputType2Key<O>::Value | ComputeType2Key<C>::Value;
constexpr static inline uint64_t get(const uint64_t hidden_size){
constexpr uint64_t type_key = Value;
return (type_key << 32) | hidden_size;
}
};
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
template<typename W, typename I, typename R, typename O, typename C, uint64_t HIDDEN_SIZE>
struct FwdRegistrar{
FwdRegistrar(FwdFunction f){
uint64_t key = Types2Key<W,I,R,O,C>::get(HIDDEN_SIZE);
FWD_FUNCS.insert({ key, f });
}
};
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
template<typename W, typename I, typename R, typename O, typename C, uint64_t HIDDEN_SIZE>
struct BwdRegistrar{
BwdRegistrar(BwdFunction f){
uint64_t key = Types2Key<W,I,R,O,C>::get(HIDDEN_SIZE);
BWD_FUNCS.insert({ key, f });
}
};
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
template<typename W, typename I, typename R, typename O, typename C, uint64_t HIDDEN_SIZE>
struct FwdParallelRegistrar{
FwdParallelRegistrar(FwdFunction f){
uint64_t key = Types2Key<W,I,R,O,C>::get(HIDDEN_SIZE);
PARALLEL_FWD_FUNCS.insert({ key, f });
}
};
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
template<typename W, typename I, typename R, typename O, typename C, uint64_t HIDDEN_SIZE>
struct BwdParallelRegistrar{
BwdParallelRegistrar(BwdFunction f){
uint64_t key = Types2Key<W,I,R,O,C>::get(HIDDEN_SIZE);
PARALLEL_BWD_FUNCS.insert({ key, f });
}
};
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
} // namespace layer_norm
|