DeepSeek開源第一彈：6小時收藏破5000次，利好國產(chǎn)GPU,？加速大模型落地應(yīng)用

小大

用微信掃描二維碼
分享至好友和朋友圈

關(guān)鍵詞：

2025-02-25 08:30:22 第一財經(jīng)

2月24日,，DeepSeek啟動了“開源周”，并開源了首個代碼庫FlashMLA,。該代碼庫是針對Hopper GPU優(yōu)化的高效MLA解碼內(nèi)核,，專為處理可變長度序列設(shè)計，現(xiàn)已投入生產(chǎn)使用,。在H800 GPU上,，F(xiàn)lashMLA能實現(xiàn)3000 GB/s的內(nèi)存帶寬和580 TFLOPS的計算性能。

DeepSeek開源第一彈：6小時收藏破5000次,，利好國產(chǎn)GPU,？

簡單來說，F(xiàn)lashMLA是一種優(yōu)化方案,，使大語言模型在H800這樣的GPU上運行得更快,、更高效，特別適用于高性能AI任務(wù),。這一代碼能夠加速大語言模型的解碼過程,，提高模型的響應(yīng)速度和吞吐量，對于實時生成任務(wù)（如聊天機器人,、文本生成等）尤為重要,。

MLA（多層注意力機制）是一種改進的注意力機制，旨在提高Transformer模型在處理長序列時的效率和性能,。通過多個頭的并行計算,，MLA讓模型能夠同時關(guān)注文本中不同位置和不同語義層面的信息，從而更全面、更深入地捕捉長距離依賴關(guān)系和復(fù)雜語義結(jié)構(gòu),。

此前,，有從業(yè)者解析DeepSeek架構(gòu)時提到，MLA的本質(zhì)是對KV（Key-Value緩存機制）的有損壓縮,，提高了存儲信息的效率,。這項技術(shù)首次在DeepSeek-V2中引入，目前是開源模型中顯著減小KV緩存大小的最佳方法之一,。

DeepSeek表示,，F(xiàn)lashMLA就像給AI推理引擎裝上了一臺“渦輪增壓器”，使大模型在處理復(fù)雜任務(wù)時更快,、更省資源,，并降低了技術(shù)門檻。FlashMLA的意義不僅在于技術(shù)優(yōu)化,，更是打破算力壟斷,、加速AI普及的關(guān)鍵一步。

具體來說,，F(xiàn)lashMLA可以突破GPU算力瓶頸,，降低成本。傳統(tǒng)解碼方法在處理不同長度的序列時,，GPU的并行計算能力會被浪費,，而FlashMLA通過動態(tài)調(diào)度和內(nèi)存優(yōu)化，使Hopper GPU（如H100）的算力得到充分利用,，相同硬件下吞吐量顯著提升,。這意味著企業(yè)可以用更少的GPU服務(wù)器完成同樣的任務(wù)，直接降低推理成本,。

12 全文共 2 頁下一頁

關(guān)閉

DeepSeek開源第一彈：6小時收藏破5000次，利好國產(chǎn)GPU,？加速大模型落地應(yīng)用

相關(guān)新聞

今日熱點

頻道熱點