文章来源:福汇下载发布时间:2025-04-05 15:44:56
2 月 24 日,DeepSeek 开源周第一个项目 FlashMLA 正式发布。
据官方介绍,FlashMLA 的灵感来自 FlashAttention 2&3 和 cutlass 项目。具体来说,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 专门针对多层注意力机制进行了优化,能够加速 LLM 的解码过程,从而提高模型的响应速度和吞吐量,而这对于实时生成任务(如聊天机器人、文本生成等)尤为重要。简而言之,FlashMLA 是一个能让 LLM 模型在 H800 上跑得更快、更高效的优化方案,尤其适用于高性能 AI 任务。
目前,FlashMLA 已发布版本支持「BF16」与「分页 KV 缓存,块大小为 64」两个特征,其在 H800 上能实现 3,000 GB/s 的内存带宽与 580 TFLOPS 的计算性能。
FlashMLA 现已上架 GitHub。并且其在上线 6 小时,便收获超 5,000 的 Star 收藏,拥有 188 个 Fork(副本创建)。
此外,有专注于 AI 硬件研究的投资人通过新浪科技表示,本次 DeepSeek 发布的 FlashMLA 对于国产 GPU(显卡)而言,算是一次重大利好。
投资人分析,此前的国产 GPU 性能较弱,如今可以通过 FlashMLA 提供的优化思路和方法论,尝试让国产 GPU 大幅提升性能,即使架构不同,后面国产显卡的推理性能提升将是顺理成章的事儿。
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