Wie man FlashMLA verwendet

  • 1. Öffnen Sie die GitHub um den Code herunterzuladen.

  • 2. Installieren Sie python setup.py install

  • 3. Benchmark python tests/test_flash_mla.py

    • Verwendungsmethode

    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, ) ...

    Merkmale von FlashMLA

    1

    Hopper Architektur Entwurf

    FlashMLA ist für die Hopper-Architektur von Grafikprozessoren wie dem H100 und H200 optimiert, um eine höhere Recheneffizienz und Leistung zu erzielen.

    2

    HPC

    Mit einem seitenbasierten KV-Cache kann FlashMLA auf H800-GPUs eine Rechenleistung von bis zu 580 TFLOPS und eine Speicherbandbreite von 3000 GB/S erreichen und damit herkömmliche Methoden weit übertreffen.

    3

    Optimierung der End-to-End-Latenzzeit

    Durch die Kernelisierung des MLA-Dekodierungsprozesses wird die Anzahl der Datenübertragungen zwischen CPU und GPU reduziert, und die End-to-End-Latenz wird bei der Inferenz der 100 Milliarden Modelle um 40% verringert.

    4

    NLL-Aufgaben

    FlashMLA eignet sich für Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache, die eine effiziente Dekodierung erfordern, wie z. B. maschinelle Übersetzung, Texterzeugung, Stimmungsanalyse und Systeme zur Beantwortung von Fragen. Es ist für Sequenzen variabler Länge optimiert und kann die Inferenz-Effizienz erheblich verbessern.

    5

    Large Language Model (LLM)-Inferenz

    FlashMLA ist für Inferenzszenarien mit großen Sprachmodellen konzipiert. Durch die Optimierung des KV-Cache und der parallelen Dekodierungsmechanismen werden die Hardware-Ressourcenanforderungen reduziert und die Inferenzgeschwindigkeit verbessert.

    6

    Interaktive Anwendungen in Echtzeit

    Bei Anwendungen, die eine schnelle Reaktion erfordern, wie z. B. Konversations-KI, Echtzeit-Übersetzung und Inhaltsempfehlungen, kann FlashMLA Inferenzfunktionen mit geringer Latenz bieten und die Benutzerfreundlichkeit verbessern.

    Häufig gestellte Fragen zu deepseek FlashMLA

               Was ist FlashMLA und wie unterscheidet es sich von herkömmlichen KI-Modellen?

    Am 24. Februar 2025 veröffentlichte Deepseek FlashMLA, einen effizienten MLA-Dekodierungskernel, der speziell für Hopper-GPUs entwickelt wurde. Mit dieser Veröffentlichung unterstreicht Deepseek sein Engagement, die Grenzen der KI-Leistung zu erweitern, insbesondere angesichts der steigenden Nachfrage nach schnelleren und besser skalierbaren KI-Modellen in Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und der Automatisierungstechnik.