onnx注冊cpu版flashattention

摘要

本教程展示了如何在 ONNX Runtime 中注冊一個 CPU 可執行的 FlashAttention 算子。首先,可以直接升級到 ONNX Runtime v1.16 及以上,以獲得內置的 FlashAttention CPU 實現citeturn0search2;其次,演示了如何通過 ONNX Runtime 的 Custom Op 接口自定義實現并注冊 FlashAttention 算子至 CPU Execution Providerciteturn0search0turn1search2。我們將提供 C++ 端的 Kernel 與 CustomOp 類示例、CMake 編譯說明,以及 Python 端加載與調用示例,滿足自定義部署需求。在不修改原始模型結構的前提下,您即可使用高性能的 FlashAttention 算法加速 Transformer 模型推理。


一、前提條件

  • ONNX Runtime ≥ 1.16:從 v1.16 開始,CPU Execution Provider 原生支持 FlashAttention 算子,無需額外注冊即可使用citeturn0search2。
  • C++ 編譯環境:包括 GCC/Clang、CMake,以及 FlashAttention CPU 庫(如 fl

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