FlashMLA是一种在变长序列场景下的加速版MLA(Multi-Head Linear Attention),针对decoding阶段优化。目前deepseek已将其开源: FlashMLA,其主关键内容: 性能(H800 SXM5 CUDA12.8):3000 GB/s HBM带宽;580 T…
据官方介绍，FlashMLA 是一个针对 Hopper GPU 优化的高效 MLA（Multi-Head Latent Attention）解码内核，支持变长序列处理，现在已经投入生产使用。FlashMLA 通过优化 MLA 解码和分页 KV 缓存，能够提高 LLM（大语言模型）推理效率，尤其是在 H100 / H800 这样的高端 GPU 上发挥出极致性能。说人话就是，FlashMLA ...
其次，高性能。FlashMLA不仅跑得快，还能跑得久；易于部署和维护，像U盘一样，企业能快速将其接入现有系统，即插即用。最后，它能适应各种复杂的业务场景，而且，在处理海量数据时，FlashMLA不会泄露任何敏感信息，所以，工业级实战设计意味着它不仅技术先进，而是减少试错成本的“真家伙”。那么，这个FlashMLA灵感来自...
因为FlashMLA 拥有更高的计算效率(580 TFLOPS)和更好的内存带宽优化(3000 GB/s),同样的 GPU 资源就可以处理更多请求,从而降低单位推理成本。 对于AI 公司或者云计算服务商来说,使用 FlashMLA 也就意味着更低的成本、更快的推理,让更多 AI 公司、学术机构、企业用户直接受益,提高 GPU 资源的利用率。 此外,研究...
根据DeepSeek在GitHub社区披露的信息，FlashMLA是适用于Hopper GPU（一种英伟达图形处理器架构）的高效MLA（多头潜注意力）解码内核，针对可变长度序列服务进行了优化。在H800（一款英伟达芯片）上可以实现每秒处理3000GB（千兆字节）数据，每秒执行580万亿次浮点运算。有业内观点认为，目前限制DeepSeek推理的主要瓶颈就是...
DeepSeek 官方表示，FlashMLA 已投入实际生产环境，支持从聊天机器人到长文本生成的实时任务，为 AI 应用的商业化落地提供开箱即用的解决方案。 开源时代：从技术到生态的全面布局 在评论区可以看到网友对 DeepSeek 本周开源计划的猜测：第五天会不会是 AGI？而在这一推测的背后，我们也可以看到 DeepSeek 试图...
FlashMLA是depseek-ai(深度求索)团队开发的开源项目,专为Hopper架构GPU(如H100或H800)设计的高效MLA推断解码内核。它旨在加速MLA机制的计算,特别适用于DeepSeek系列模型(如DeepSeek-V2、V3和R1)。MLA是DeepSeek研发的多头潜注意力(Multi-head Latent Attention)机制,通过低秩矩阵压缩KV Cache(键值缓存)来减少内存占用...
FlashMLA 具有即插即用的特性,这使得开发者在使用时无需进行复杂的配置和调试。就像将一个成熟的零件直接安装到机器上,马上就能让机器运转起来一样,开发者只需简单的操作,就能将 FlashMLA 集成到自己的项目中。它对 PyTorch 2.0 + 的支持,更是为广大基于 PyTorch 框架进行开发的开发者提供了无缝对接的可能性。PyT...
1. Flash-MLA是显卡加速工具,它的开源使得计算更快更便宜,实现了技术普惠; 2. MLA是deepseek的核心技术(之一),它是对MHA的优化; 3. MHA的关键是:并行分析,最后整合,提质提效; 4. 提示词层面:拆分并行步骤,标记关键变量,分段输入等充分发挥MLA的潜能; ...
FlashMLA优化GPU性能,加速AI推理,提高效率。• 🚀 性能提升显著,GPU内存带宽达3000 GB/s。• 🧠 动态处理方式,减少计算资源浪费。• 🏭 工业级实战设计,稳定高效易部署。 2025年2月21日,DeepSeek宣布启动“Open Source Week”,计划在一周内开源5个代码库。本周一(2月24日)首次开源的代码库是 Flash...