Come utilizzare FlashMLA

  • 1. Aprire il GitHub per scaricare il codice.

  • 2. Installare python setup.py install

  • 3. Benchmark python tests/test_flash_mla.py

    • Metodo di utilizzo

    da 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) per 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, ) ...

    Caratteristiche di FlashMLA

    1

    Hopper Architettura Design

    FlashMLA è ottimizzato per le GPU ad architettura Hopper, come le H100 e H200, per offrire efficienza di calcolo e prestazioni superiori.

    2

    HPC

    Utilizzando una cache KV basata sulla pagina, FlashMLA è in grado di raggiungere fino a 580 TFLOPS di potenza aritmetica e 3000 GB/S di larghezza di banda della memoria sulle GPU H800, superando di gran lunga i metodi tradizionali.

    3

    Ottimizzazione della latenza end-to-end

    Grazie alla kernelizzazione del processo di decodifica MLA, il numero di trasferimenti di dati tra CPU e GPU viene ridotto e la latenza end-to-end è stata misurata in 40% nell'inferenza di 100 miliardi di modelli.

    4

    Compiti della NLL

    FlashMLA è adatto a compiti di elaborazione del linguaggio naturale che richiedono una decodifica efficiente, come la traduzione automatica, la generazione di testi, l'analisi del sentimento e i sistemi di risposta alle domande. È ottimizzato per sequenze di lunghezza variabile e può migliorare significativamente l'efficienza dell'inferenza.

    5

    Inferenza di grandi modelli linguistici (LLM)

    FlashMLA è stato progettato per scenari di inferenza di modelli linguistici di grandi dimensioni. Ottimizzando la cache KV e i meccanismi di decodifica parallela, riduce i requisiti di risorse hardware e migliora la velocità di inferenza.

    6

    Applicazioni interattive in tempo reale

    Nelle applicazioni che richiedono una risposta rapida, come l'intelligenza artificiale conversazionale, la traduzione in tempo reale e la raccomandazione di contenuti, FlashMLA può fornire capacità di inferenza a bassa latenza e migliorare l'esperienza dell'utente.

    Domande frequenti su deepseek FlashMLA

               Che cos'è FlashMLA e in che cosa si differenzia dai modelli di AI tradizionali?

    Il 24 febbraio 2025 Deepseek ha rilasciato FlashMLA, un efficiente kernel di decodifica MLA progettato specificamente per le GPU Hopper. Questo rilascio segna l'impegno di Deepseek a spingere i confini delle prestazioni dell'IA, soprattutto nel contesto della crescente domanda di modelli di IA più veloci e scalabili in settori quali la sanità, la finanza e i sistemi di automazione.