DeepSeek開(kāi)源第一彈：6小時(shí)收藏破5000次，利好國(guó)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(cái)經(jīng)

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

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，F(xiàn)lashMLA是一種優(yōu)化方案,，使大語(yǔ)言模型在H800這樣的GPU上運(yùn)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(yǔ)言模型的解碼過(guò)程,，提高模型的響應(yīng)速度和吞吐量，對(duì)于實(shí)時(shí)生成任務(wù)（如聊天機(jī)器人,、文本生成等）尤為重要,。

MLA（多層注意力機(jī)制）是一種改進(jìn)的注意力機(jī)制，旨在提高Transformer模型在處理長(zhǎng)序列時(shí)的效率和性能,。通過(guò)多個(gè)頭的并行計(jì)算,，MLA讓模型能夠同時(shí)關(guān)注文本中不同位置和不同語(yǔ)義層面的信息，從而更全面,、更深入地捕捉長(zhǎng)距離依賴關(guān)系和復(fù)雜語(yǔ)義結(jié)構(gòu),。

此前，有從業(yè)者解析DeepSeek架構(gòu)時(shí)提到,，MLA的本質(zhì)是對(duì)KV（Key-Value緩存機(jī)制）的有損壓縮,，提高了存儲(chǔ)信息的效率。這項(xiàng)技術(shù)首次在DeepSeek-V2中引入,，目前是開(kāi)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(tái)“渦輪增壓器”,，使大模型在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)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(lái)說(shuō),，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(zhǎng)度的序列時(shí),，GPU的并行計(jì)算能力會(huì)被浪費(fèi),，而FlashMLA通過(guò)動(dòng)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(dòng)大模型落地應(yīng)用。現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的可變長(zhǎng)度序列（如聊天對(duì)話,、文檔生成）需要?jiǎng)討B(tài)處理,，但傳統(tǒng)方法需要填充到固定長(zhǎng)度，導(dǎo)致計(jì)算冗余,。FlashMLA支持動(dòng)態(tài)處理變長(zhǎng)輸入,，讓AI應(yīng)用（如客服機(jī)器人、代碼生成）響應(yīng)更快,、更流暢,，用戶體驗(yàn)提升，加速商業(yè)化落地,。

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