Cómo utilizar FlashMLA

  • 1. Abra el GitHub para descargar el código.

  • 2. Instalar python setup.py install

  • 3. Prueba de referencia python tests/test_flash_mla.py

    • Método de utilización

    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, ) ...

    Características de FlashMLA

    1

    Hopper Arquitectura Diseño

    FlashMLA está optimizado para las GPU de arquitectura Hopper, como las H100 y H200, con el fin de proporcionar mayor eficiencia computacional y rendimiento.

    2

    HPC

    Utilizando una caché KV basada en páginas, FlashMLA es capaz de alcanzar hasta 580 TFLOPS de potencia aritmética y 3000 GB/S de ancho de banda de memoria en las GPU H800, superando con creces los métodos tradicionales.

    3

    Optimización de la latencia de extremo a extremo

    Al kernelizar el proceso de descodificación MLA, se reduce el número de transferencias de datos entre la CPU y la GPU, y la latencia de extremo a extremo se reduce en 40% en la inferencia de los 100.000 millones de modelos.

    4

    Tareas de la NLL

    FlashMLA es adecuado para tareas de procesamiento del lenguaje natural que requieren una descodificación eficaz, como la traducción automática, la generación de textos, el análisis de sentimientos y los sistemas de respuesta a preguntas. Está optimizado para secuencias de longitud variable y puede mejorar significativamente la eficiencia de la inferencia.

    5

    Inferencia de grandes modelos lingüísticos (LLM)

    FlashMLA está diseñado para escenarios de inferencia de grandes modelos lingüísticos. Al optimizar la caché KV y los mecanismos de descodificación paralela, reduce los requisitos de recursos de hardware y mejora la velocidad de inferencia.

    6

    Aplicaciones interactivas en tiempo real

    En aplicaciones que requieren una respuesta rápida, como la IA conversacional, la traducción en tiempo real y la recomendación de contenidos, FlashMLA puede proporcionar capacidades de inferencia de baja latencia y mejorar la experiencia del usuario.

    Preguntas frecuentes sobre deepseek FlashMLA

               ¿Qué es FlashMLA y en qué se diferencia de los modelos tradicionales de IA?

    El 24 de febrero de 2025, Deepseek lanzó FlashMLA, un eficiente núcleo de descodificación de MLA diseñado específicamente para las GPU Hopper. Este lanzamiento marca el compromiso de Deepseek de ampliar los límites del rendimiento de la IA, especialmente en medio de la creciente demanda de modelos de IA más rápidos y escalables en sectores como la sanidad, las finanzas y los sistemas de automatización.