Comment utiliser FlashMLA

  • 1. Ouvrir le GitHub pour télécharger le code.

  • 2. Installer python setup.py install

  • 3. Analyse comparative python tests/test_flash_mla.py

    • Méthode d'utilisation

    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, ) ...

    Caractéristiques de FlashMLA

    1

    Hopper Architecture Design

    FlashMLA est optimisé pour les GPU à architecture Hopper, tels que les H100 et H200, afin d'offrir une efficacité de calcul et des performances accrues.

    2

    HPC

    En utilisant un cache KV basé sur la page, FlashMLA est capable d'atteindre 580 TFLOPS de puissance arithmétique et 3000 GB/S de bande passante mémoire sur les GPU H800, dépassant de loin les méthodes traditionnelles.

    3

    Optimisation de la latence de bout en bout

    L'utilisation d'un noyau pour le processus de décodage de l'AML permet de réduire le nombre de transferts de données entre le CPU et le GPU et de réduire la latence de bout en bout de 40% lors de l'inférence des 100 milliards de modèles.

    4

    Tâches du NLL

    FlashMLA convient aux tâches de traitement du langage naturel qui nécessitent un décodage efficace, telles que la traduction automatique, la génération de texte, l'analyse des sentiments et les systèmes de réponse aux questions. Il est optimisé pour les séquences de longueur variable et peut améliorer de manière significative l'efficacité de l'inférence.

    5

    Inférence de grands modèles de langage (LLM)

    FlashMLA est conçu pour les scénarios d'inférence de grands modèles de langage. En optimisant le cache KV et les mécanismes de décodage parallèle, il réduit les besoins en ressources matérielles et améliore la vitesse d'inférence.

    6

    Applications interactives en temps réel

    Dans les applications qui nécessitent une réponse rapide, telles que l'IA conversationnelle, la traduction en temps réel et la recommandation de contenu, FlashMLA peut fournir des capacités d'inférence à faible latence et améliorer l'expérience de l'utilisateur.

    Questions fréquemment posées sur deepseek FlashMLA

               Qu'est-ce que FlashMLA et en quoi diffère-t-il des modèles d'IA traditionnels ?

    Le 24 février 2025, Deepseek a lancé FlashMLA, un noyau de décodage MLA efficace conçu spécifiquement pour les GPU Hopper. Cette version marque l'engagement de Deepseek à repousser les limites de la performance de l'IA, en particulier dans le contexte de la demande croissante de modèles d'IA plus rapides et plus évolutifs dans des secteurs tels que la santé, la finance et les systèmes d'automatisation.