解码未来：DeepSeek开源FlashMLA，推理加速核心技术，引领AI变革
前言：
DeepSeek 兑现了自己的诺言，开源了一款用于 Hopper GPU 的高效型 MLA 解码核：FlashMLA。
项目地址：https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA
1:FlashMLA 是什么呀？
MLA是DeepSeek大模型的重要技术创新点，主要就是减少推理过程的KV Cache，从而实现在更少的设备上推理更长的Context，极大地降低推理成本。DeepSeek 直接开源了该核心技术的改进版本，可以说是诚意满满
FlashMLA适用于 Hopper GPU 的高效 MLA 解码内核，针对可变长度序列服务进行了优化。
目前已发布的内容有：
BF16
块大小为 64 的分页 kvcache
其速度非常快，在 H800 SXM5 GPU 上具有 3000 GB/s 的内存速度上限以及 580 TFLOPS 的计算上限。
2：部署
在部署这个项目之前，你需要的有：
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Hopper GPU
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CUDA 12.3 及以上版本
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PyTorch 2.0 及以上版本
2.1安装
使用 CUDA 12.6，在 H800 SXM5 上，在内存绑定配置下实现高达 3000 GB/s，在计算绑定配置下实现 580 TFLOPS。
2.2 使用
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,)...
你可以试试！
最后，还是那句话：这才是真正的 open source 的精神所在！