flash_attention 编译问题

Question

有没有对flash-attention很熟悉的朋友。
目前在对csrc进行debug，想修改kBlockM/kBlockN等的值。每次修改后需要重新编译几十个文件(包含一堆不同headdim的.cu文件)，时间非常长。现在固定模型，已知headdim=64，将其他headdim的代码注释，.cu文件删除，setup.py文件修改后，重新编译，pytest的时候fail。报错说，undefined symbol void run_mha_fwd<cutlass::half_t, 256, true>(Flash_fwd_params&, CUstream_st*)，这本来是一个.cu文件的内容但是我已经删除了。然后用ldd -r 确认了一下，.so文件中确实存在很多undefined symbol（与上述例子类似，都是headdim为其他值），但是我在源码中根本找不到。
请问有没有遇到过类似情况的。

Answer 1

此答案是由GPT4和本人亲自作答，如有帮助，还请采纳！
针对您在编译 flash-attention 时遇到的 undefined symbol 问题，我将详细分析这个问题并给出解决方案。这个问题通常是由于链接器无法找到与某些模板实例化相关的符号，特别是在使用 CUDA 的模板编程时，符号解析的问题尤为常见。以下是逐步的解决思路。

1. 问题背景与现象

您提到每次修改 kBlockM/kBlockN 等值后，需要重新编译大量文件，包括多个不同 headdim 的 .cu 文件，这导致编译时间过长。您尝试通过删除不需要的 .cu 文件来缩短编译时间，但在运行 pytest 时遇到了 undefined symbol 的问题，提示缺少某些函数的定义。

2. 问题分析

在 CUDA 编程中，特别是使用模板时，编译器会根据模板参数生成具体的实例化代码。如果某些模板实例（例如某些 headdim 参数）在代码中被引用，而这些实例的实现被删除或未包含在编译结果中，就会导致链接器无法找到这些符号，从而产生 undefined symbol 错误。

在您的情况下，删除了不需要的 .cu 文件，导致某些特定模板实例的代码没有被编译进 .so 文件中，从而在运行时找不到相应的符号。

3. 解决方案

3.1 保留必要的模板实例化代码

由于您已经固定了模型的 headdim=64，可以采取以下步骤来解决编译时间长和 undefined symbol 错误的问题。

1. 确定必要的实例化代码：
   在 setup.py 或者相关的构建脚本中，只保留与 headdim=64 相关的实例化代码，删除其他不必要的模板实例化部分。要确保所有函数和方法只针对 headdim=64 进行了实例化。

2. 修改 .cu 文件：
   不要简单地删除 .cu 文件，而是进入 .cu 文件内部，将不需要的 headdim 实例化代码注释掉。确保仅保留 headdim=64 的实例化代码。例如：

   // 注释掉不需要的实例化
   // template void run_mha_fwd<cutlass::half_t, 128, true>(Flash_fwd_params&, CUstream_st*);
   // 保留需要的实例化
   template void run_mha_fwd<cutlass::half_t, 64, true>(Flash_fwd_params&, CUstream_st*);
   

3. 清理和重新编译：
   在修改 .cu 文件后，执行 python setup.py clean 清理上一次编译的遗留文件，然后重新编译代码。通过这种方式，可以避免不必要的符号被链接到最终的 .so 文件中。

4. 检查链接器错误：
   使用 ldd -r 或其他工具检查 .so 文件，确保所有符号都已定义且指向正确的模板实例。

3.2 使用 CUDA 专用编译选项优化编译

如果编译时间依旧过长，可以尝试以下方法优化：

1. 开启并行编译：
   在 setup.py 中，添加并行编译的选项。例如：

   import multiprocessing
   from torch.utils.cpp_extension import CUDAExtension, BuildExtension
   
   # 在 setup 函数中启用并行编译
   setup(
       ...,
       ext_modules=[CUDAExtension(...)],
       cmdclass={
           'build_ext': BuildExtension.with_options(parallel=multiprocessing.cpu_count())
       }
   )
   

2. 减少编译单位：
   尽量将相关代码拆分到多个 .cu 文件中，以减小每个 .cu 文件的编译时间。CUDA 编译器在编译大文件时，可能会占用大量时间。

3.3 确保构建缓存和重新编译机制正常

有时，setup.py 的重新编译机制可能不会触发所有必要文件的重新编译，尤其在源文件发生部分修改时。因此，确保：

1. 清理所有缓存：
   每次修改后执行 python setup.py clean。

2. 手动删除构建目录：
   如果 clean 无法删除所有缓存文件，手动删除 build 目录。

4. 总结

在 flash-attention 的编译过程中，undefined symbol 的问题通常是由于缺少模板实例化引起的。通过保留必要的模板实例化代码并删除不需要的部分，可以有效避免此问题。此外，使用并行编译和优化编译脚本可以进一步减少编译时间。

通过这些方法，您可以实现对 flash-attention 模块的有效调试，并提高编译效率。如果问题仍然存在，建议对模板实例化部分进行深入分析，确保所有可能使用的模板实例都被正确编译和链接。