attention_mask is discarded in fmha_interface_wrapper: is a varlen or padding-mask prefill kernel wanted?
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- machine-learning, performance
Direzione di ricerca
Inizia in src/tilegym/ops/attn_interface.py, in fmha_interface_wrapper, e verifica come viene ricevuto attention_mask e come fmha gestisce un input causale denso. Leggi il lavoro sullo SWA prefill in #107 e confrontalo con gli elementi della roadmap indicati nell’issue. Il passo successivo consiste nello stabilire un ambito e un design concordati; l’implementazione non è ancora definita.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
fmha_interface_wrapper in src/tilegym/ops/attn_interface.py accepts attention_mask from the HF attention interface but never passes it on; fmha itself only supports dense causal input. So padded batches at batch_size > 1 attend over padding tokens on the patched path.
Is a varlen-style (cu_seqlens packed, FlashAttention-varlen-like) or padding-mask-aware prefill kernel something you would want as an external contribution to ops/cutile/experimental/, in the style of the SWA prefill from #107? Or is this territory already covered by the roadmap's "Autoregressive Flash Attention (WIP Internal)" or the planned Flex Attention work?
Asking for scope before writing anything; happy to write up a concrete design in this thread if it is wanted.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 830
- Fork
- 92
- Merge medio
- 8g 11h
- PR unite (30g)
- 8
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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