主要观点总结
文章介绍了DeepSeek开源的项目FlashMLA，这是一款面向Hopper GPU的高效MLA解码内核，针对可变长度序列的服务场景进行了优化。文章还介绍了FlashMLA在推理解码方面的性能优势，以及对英伟达卡的架构的介绍。DeepSeek在硬件极限方面的努力和对开源项目的态度被赞扬。鼓励读者点赞、在看和转发该文章。
关键观点总结
关键观点1: FlashMLA是一款面向Hopper GPU的高效MLA解码内核，针对可变长度序列进行了优化。
FlashMLA的主要功能是对大模型的推理解码阶段进行优化，特别是在序列长度增加时能够显著提升性能。
关键观点2: DeepSeek针对NVIDIA H800加速卡对FlashMLA进行了深度优化。
DeepSeek在开源项目中分享了他们的研究成果，表明FlashMLA在内存带宽和浮点算力方面都有卓越表现。
关键观点3: FlashMLA对硬件极限的利用和对开源项目的态度体现了DeepSeek的技术实力和创新精神。
DeepSeek的开源项目为整个AI生态带来了好处，促进了在高效注意力、稀疏推理、长上下文训练等方面的突破。
文章预览
刚刚，万众瞩目的DeepSeek，开源了他们第一天的项目。 开源地址在此： https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA 开源的是一个叫FlashMLA的东西。 不到半小时，Github已经已经300多Star了。 几个参数： 核心的一句话是： “FlashMLA is an efficient MLA decoding kernel for Hopper GPUs, optimized for variable-length sequences serving.” 翻译过来就是：FlashMLA是一款面向Hopper GPU的高效MLA解码内核，并针对可变长度序列的服务场景进行了优化。 因为确实比较硬核，我只能说用我仅有的知识，给大家简单科普一下这是个啥，可能会有错误，不保证对，如果出现错误欢迎大佬评论区拍砖。 把这句话拆解一下。 “MLA decoding kernel”。 这里的“MLA”指的是 Multi-head Latent Attention ，多头潜在注意力，DeepSeek降低成本的王炸，反正它是个专门用来做解码阶段的注意力加速器。 大模型有两个主要阶段：训练（
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