编者按：本文来自微信公众号 “量子位”（ID:QbitAI），作者：白交，创业邦经授权转载。
DeepSeek开源周第一天，降本大法公开——
FlashMLA，直接突破H800计算上限。
网友：这怎么可能？？
它是为Hopper GPU开发的高效MLA解码内核，专门针对可变长度序列进行了优化，目前已经投入生产。
MLA，正是DeepSeek提出的创新注意力架构。从V2开始，MLA使得DeepSeek在系列模型中实现成本大幅降低，但是计算、推理性能仍能与顶尖模型持平。
按照官方介绍来说，FlashMLA使用之后，H800可以达到3000GB/s内存，实现580TFLOPS计算性能。
网友们纷纷点赞：向工程团队致以崇高的敬意，从Hopper的张量核中挤出了每一个FLOP。这就是我们将 LLM 服务推向新前沿的方式！
已经有网友用上了。
开源第一天：FlashMLA
目前GitHub页面已经更新。短短一小时，Star星数已经超过1.2k。
此次已经发布：
支持BF16；
分页KV缓存，块大小为 64
快速启动：
环境要求：
Hopper GPU
CUDA 12.3 及以上版本
PyTorch 2.0 及以上版本
在项目的最后，它还表示，这是受到了FlashAttention 2&3和英伟达CUTLASS项目的启发。
FlashAttention是能实现快速且内存高效的精确注意力，主流大模型都有在用。最新的第三代，可以让H100利用率飙升至75%。训练速度提升1.5-2倍，FP16下计算吞吐量高达740TFLOPs/s，达理论最大吞吐量75%，更充分利用计算资源，此前只能做到35%。
核心作者是Tri Dao，普林斯顿大牛，Together AI的首席科学家。
而英伟达CUTLASS是CUDA C++ 模板抽象的集合，用于在 CUDA 内实现高性能矩阵-矩阵乘法 (GEMM) 和所有级别和规模的相关计算。
MLA，DeepSeek基本架构
最后再来说说，MLA，多头潜在注意力机制，DeepSeek系列模型的基本架构，旨在优化Transformer模型的推理效率与内存使用，同时保持模型性能。
它通过低秩联合压缩技术，将多头注意力中的键（Key）和值（Value）矩阵投影到低维潜在空间，从而显著减少键值缓存（KV Cache）的存储需求。这种方法在长序列处理中尤为重要，因为传统方法需要存储完整的KV矩阵，而MLA通过压缩仅保留关键信息。
V2版本中，这一创新性架构把显存占用降到了过去最常用的MHA架构的5%-13%，实现了成本大幅降低。它的推理成本仅为Llama 370B的1/7、GPT-4 Turbo的1/70。
而在V3，这一降本提速就更为明显，直接让DeepSeek吸引全球目光。
也就在今天，DeepSeek-R1 在HuggingFace上获得了超过10000个赞，成为该平台近150万个模型之中最受欢迎的大模型。
HuggingFace CEO发文公布了这一喜讯。
The whale is making waves！鲸鱼正在掀起波浪！
好了期待一下，接下来的四天会发些什么呢？
GitHub链接：
https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA
参考链接：
https://x.com/deepseek_ai/status/1893836827574030466
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