Como utilizar o FlashMLA

  • 1. Abrir o GitHub para descarregar o código.

  • 2. Instalar python setup.py install

  • 3. Teste de referência python tests/test_flash_mla.py

    • Método de utilização

    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, ) ...

    Caraterísticas do FlashMLA

    1

    Design de arquitetura Hopper

    O FlashMLA está optimizado para GPUs de arquitetura Hopper, como a H100 e a H200, para proporcionar uma maior eficiência e desempenho computacional.

    2

    HPC

    Usando um cache KV baseado em página, o FlashMLA é capaz de atingir até 580 TFLOPS de potência aritmética e 3000 GB/S de largura de banda de memória em GPUs H800, superando em muito os métodos tradicionais.

    3

    Otimização da latência de ponta a ponta

    Ao kernelizar o processo de descodificação do MLA, o número de transferências de dados entre CPU-GPU é reduzido, e a latência de ponta a ponta é medida como sendo reduzida em 40% na inferência dos 100 mil milhões de modelos.

    4

    Tarefas do NLL

    O FlashMLA é adequado para tarefas de processamento de linguagem natural que requerem descodificação eficiente, como tradução automática, geração de texto, análise de sentimentos e sistemas de resposta a perguntas. É optimizado para sequências de comprimento variável e pode melhorar significativamente a eficiência da inferência.

    5

    Inferência de modelos de língua extensa (LLM)

    O FlashMLA foi concebido para cenários de inferência de grandes modelos de linguagem. Ao otimizar a cache KV e os mecanismos de descodificação paralela, reduz os requisitos de recursos de hardware e melhora a velocidade de inferência.

    6

    Aplicações interactivas em tempo real

    Em aplicações que exigem uma resposta rápida, como a IA de conversação, a tradução em tempo real e a recomendação de conteúdos, o FlashMLA pode fornecer capacidades de inferência de baixa latência e melhorar a experiência do utilizador.

    Perguntas frequentes sobre o deepseek FlashMLA

               O que é o FlashMLA e em que é que difere dos modelos tradicionais de IA?

    Em 24 de fevereiro de 2025, a Deepseek lançou o FlashMLA, um kernel de decodificação MLA eficiente projetado especificamente para GPUs Hopper. Este lançamento marca o compromisso da Deepseek em ultrapassar os limites do desempenho da IA, especialmente em meio à crescente demanda por modelos de IA mais rápidos e escaláveis em setores como saúde, finanças e sistemas de automação.