FlashMLAの使い方

  • 1.を開く。 ギットハブ をクリックしてコードをダウンロードしてください。

  • 2.python をインストールする setup.py install

  • 3.ベンチマーク python tests/test_flash_mla.py

    • 使用方法

    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, ) ...

    FlashMLAの特徴

    1

    ホッパー建築デザイン

    FlashMLAは、H100やH200のようなHopperアーキテクチャGPU向けに最適化されており、より高い計算効率と性能を提供します。

    2

    ハンドヘルドPC

    ページベースのKVキャッシュを使用することで、FlashMLAはH800 GPUで最大580 TFLOPSの演算能力と3000 GB/Sのメモリ帯域幅を達成することができ、これは従来の方法をはるかに上回るものです。

    3

    エンド・ツー・エンドの待ち時間の最適化

    MLAのデコード処理をカーネル化することで、CPU-GPU間のデータ転送回数を削減し、1000億モデルの推論において、エンド・ツー・エンドのレイテンシを40%短縮することが測定された。

    4

    NLLの課題

    FlashMLAは、機械翻訳、テキスト生成、感情分析、質問応答システムなど、効率的なデコードを必要とする自然言語処理タスクに適している。可変長シーケンスに最適化されており、推論効率を大幅に向上させることができる。

    5

    大規模言語モデル（LLM）推論

    FlashMLAは、大規模な言語モデルの推論シナリオ向けに設計されている。KVキャッシュと並列デコード機構を最適化することで、ハードウェアリソースを削減し、推論速度を向上させている。

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    リアルタイム・インタラクティブ・アプリケーション

    会話AI、リアルタイム翻訳、コンテンツ推薦など、高速レスポンスを必要とするアプリケーションにおいて、FlashMLAは低遅延推論機能を提供し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができる。

    ディープシーク・フラッシュMLAに関するよくある質問

               FlashMLAとは何か、従来のAIモデルとどう違うのか？

    2025年2月24日、DeepseekはHopper GPU専用に設計された効率的なMLAデコード・カーネルであるFlashMLAをリリースした。このリリースは、特にヘルスケア、金融、自動化システムなどの業界で、より高速でスケーラブルなAIモデルに対する需要が急増する中、AI性能の限界を押し広げるというDeepseekのコミットメントを示すものです。