“源神”DeepSeek！突破H800效能上限，FlashMLA重磅開源，算力成本還能降

2025-05-13 21:16 機器學習演算法與自然語言處理

MLNLP

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社群的願景是促進國內外自然語言處理，機器學習學術界、產業界和廣大愛好者之間的交流和進步，特別是初學者同學們的進步。
來源 | 量子位
作者 | 白交
DeepSeek開源周第一天，降本大法公開——
FlashMLA，直接突破H800計算上限。
網友：這怎麼可能？？
它是為Hopper GPU開發的高效MLA解碼核心，專門針對可變長度序列進行了最佳化，目前已經投入生產。
MLA，正是DeepSeek提出的創新注意力架構。從V2開始，MLA使得DeepSeek在系列模型中實現成本大幅降低，但是計算、推理效能仍能與頂尖模型持平。
按照官方介紹來說，FlashMLA使用之後，H800可以達到3000GB/s記憶體，實現580TFLOPS計算效能。
網友們紛紛點贊：向工程團隊致以崇高的敬意，從Hopper的張量核中擠出了每一個FLOP。這就是我們將 LLM 服務推向新前沿的方式！
已經有網友用上了。

開源第一天：FlashMLA

目前GitHub頁面已經更新。短短一小時，Star星數已經超過1.2k。
此次已經發布：
  • 支援BF16；
  • 分頁KV快取，塊大小為 64
快速啟動：
環境要求：
  • Hopper GPU
  • CUDA 12.3 及以上版本
  • PyTorch 2.0 及以上版本
在專案的最後，它還表示，這是受到了FlashAttention 2&3和英偉達CUTLASS專案的啟發。
FlashAttention是能實現快速且記憶體高效的精確注意力，主流大模型都有在用。最新的第三代，可以讓H100利用率飆升至75%。訓練速度提升1.5-2倍，FP16下計算吞吐量高達740TFLOPs/s，達理論最大吞吐量75%，更充分利用計算資源，此前只能做到35%。
核心作者是Tri Dao，普林斯頓大牛，Together AI的首席科學家。
而英偉達CUTLASS是CUDA C++ 模板抽象的集合，用於在 CUDA 內實現高效能矩陣-矩陣乘法 (GEMM) 和所有級別和規模的相關計算。

MLA，DeepSeek基本架構

最後再來說說，MLA，多頭潛在注意力機制，DeepSeek系列模型的基本架構，旨在最佳化Transformer模型的推理效率與記憶體使用，同時保持模型效能。
它透過低秩聯合壓縮技術，將多頭注意力中的鍵（Key）和值（Value）矩陣投影到低維潛在空間，從而顯著減少鍵值快取（KV Cache）的儲存需求。這種方法在長序列處理中尤為重要，因為傳統方法需要儲存完整的KV矩陣，而MLA透過壓縮僅保留關鍵資訊。
V2版本中，這一創新性架構把視訊記憶體佔用降到了過去最常用的MHA架構的5%-13%，實現了成本大幅降低。它的推理成本僅為Llama 370B的1/7、GPT-4 Turbo的1/70。
而在V3，這一降本提速就更為明顯，直接讓DeepSeek吸引全球目光。
也就在今天，DeepSeek-R1 在HuggingFace上獲得了超過10000個贊，成為該平臺近150萬個模型之中最受歡迎的大模型。
HuggingFace CEO發文公佈了這一喜訊。
The whale is making waves！鯨魚正在掀起波浪！
好了期待一下，接下來的四天會發些什麼呢？

GitHub連結：

https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA

參考連結：

https://x.com/deepseek_ai/status/1893836827574030466

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