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NVIDIA H 系列 GPU与deepseek开源FlashMLA

article 2025/2/25 12:58:26

NVIDIA H 系列 GPU 介绍

1. H20

概述: H20 是 NVIDIA 为中国市场设计的特制 GPU，基于 Hopper 架构。由于出口限制，它是 H100 的削减版，平衡了合规性与 AI 性能。
规格: 96GB HBM3 内存，带宽 4 TB/s，FP8 精度下约 296 TFLOPS。
特点: 计算能力不如 H100，但内存带宽优异，推理任务（如 70B 参数模型）表现突出，延迟比 H100 低约 20%。
现状: 已于 2024 年底量产。

2. H100

概述: H100 是 Hopper 架构的旗舰，2022 年发布，是当时最强 AI GPU。
规格: 80GB HBM3，带宽 3.35 TB/s，FP8 下 3958 TFLOPS，14,592 个 CUDA 核心。
特点: 配备 Transformer Engine 和 NVLink 4.0，功耗 700W（SXM5）。

3. H200

概述: H200 是 H100 的升级版，2024 年发布，首款采用 HBM3e 的 GPU，专为生成式 AI 优化。
规格: 141GB HBM3e，带宽 4.8 TB/s，FP8 下 3958 TFLOPS。
特点: 内存容量翻倍，推理性能（如 Llama2 70B）提升至 H100 的 2 倍，功耗不变。
现状: 已大规模出货。

4. H800

概述: H800 是 H100 的中国特供版，性能介于 H20 和 H100 之间。
规格: 80GB HBM3，带宽 3.35 TB/s，计算能力约为 H100 的 50%-70%。
特点: 支持 NVLink，适合集群计算（如 2048 个 H800 训练 DeepSeek-V3）。

FlashMLA 详解

什么是 FlashMLA？

FlashMLA 是 DeepSeek-AI 团队为 Hopper GPU（如 H100、H200 等）开发的高效 多头注意力（MLA）解码内核，优化了变长序列的处理，特别适合大语言模型推理。

主要特点

支持精度: BF16。
分页 KV 缓存: 块大小 64，减少内存碎片。
性能: 内存受限下 3000 GB/s，计算受限下 580 TFLOPS（H800 SXM5 测试）。
灵感: 结合 FlashAttention 2&3 和 Cutlass 的优化技术。

安装与使用

安装:
```
python setup.py install
```
测试:
```
python tests/test_flash_mla.py
```

代码:

from flash_mla import get_mla_metadata, flash_mla_with_kvcache
tile_scheduler_metadata, num_splits = get_mla_metadata(cache_seqlens, s_q * h_q // h_kv, h_kv)
for i in range(num_layers):
    o_i, lse_i = flash_mla_with_kvcache(q_i, kvcache_i, block_table, cache_seqlens, dv, tile_scheduler_metadata, num_splits, causal=True)

要求

硬件: Hopper GPU。
软件: CUDA 12.3+，PyTorch 2.0+。

与 H 系列的契合

FlashMLA 充分利用 Hopper GPU 的高带宽（如 H200 的 4.8 TB/s）和计算能力（如 H100 的 3958 TFLOPS），在 H20 上也能通过内存优化提升效率。

引文

@misc{flashmla2025,
  title={FlashMLA: Efficient MLA decoding kernel},
  author={Jiashi Li},
  year={2025},
  publisher={GitHub},
  howpublished={\url{https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA}},
}

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