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Hackable and optimized Transformers building blocks, supporting a composable construction.

解決する課題

Transformerモデル向けに高度に最適化され、カスタマイズ可能なビルディングブロックのツールボックスを提供し、主流のライブラリで一般的に見られるボイラープレートコードやパフォーマンスのボトルネックを削減します。特に、NLPやコンピュータビジョンなどの分野におけるAI研究中の、より高速なイテレーションとメモリ使用量の削減のニーズに応えます。

仕組み

xFormersは、最先端のコンポーネントとカスタムCUDAカーネルを実装し、速度とメモリ効率を最大化します。標準的なPyTorchのプリミティブを超える、メモリ効率の高いExact AttentionやFused Layersなどの特化した演算を提供し、必要に応じて他のライブラリへディスパッチすることも可能です。

対象者

ビジョン、NLP、およびその他のドメインに依存しないアプリケーション向けに、高性能なコンポーネントを必要とするTransformerアーキテクチャを扱うAI研究者および開発者。

関連

  • プロジェクト
    lucidrains/x-transformers

    研究論文から得た多様な実験的アーキテクチャ変種と最適化を網羅的に実装した、簡潔で機能豊富なTransformerライブラリ。

  • プロジェクト
    fla-org/flash-linear-attention

    A library of hardware-efficient, training-ready implementations for linear attention, state space models, and hybrid LLM architectures across multiple hardware platforms.

  • プロジェクト
    inclusionAI/cuLA

    KDAやLightning Attentionなどの線形アテンションのバリエーション向けに、NVIDIA BlackwellおよびHopper GPU向けに特別に最適化された、高性能CUDAカーネルのライブラリ。

  • プロジェクト
    xlite-dev/LeetCUDA

    PyTorchを用いたモダンなCUDAプログラミングのための包括的な学習リソースおよびカーネルライブラリ。200以上のカーネルと、GEMMおよびFlashAttentionの高パフォーマンスな実装を備えています。

  • プロジェクト
    Dao-AILab/flash-attention

    Transformer の Attention 機制を高速かつメモリ効率よく実装し、メモリ IO を削減することで LLM の学習と推論を加速させる実装です。