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

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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,。

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,。

另一方面，F(xiàn)lashMLA可以推動大模型落地應(yīng)用?，F(xiàn)實場景中的可變長度序列（如聊天對話,、文檔生成）需要動態(tài)處理，但傳統(tǒng)方法需要填充到固定長度,，導致計算冗余,。FlashMLA支持動態(tài)處理變長輸入,，讓AI應(yīng)用（如客服機器人、代碼生成）響應(yīng)更快,、更流暢,，用戶體驗提升，加速商業(yè)化落地,。

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