Как использовать FlashMLA

  • 1. Откройте GitHub чтобы загрузить код.

  • 2. Установите python setup.py install

  • 3. Контрольная работа python tests/test_flash_mla.py

    • Метод использования

    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, ) ...

    Особенности FlashMLA

    1

    Hopper Architecture Design

    FlashMLA оптимизирован для графических процессоров архитектуры Hopper, таких как H100 и H200, чтобы обеспечить более высокую эффективность и производительность вычислений.

    2

    HPC

    Используя страничный KV-кэш, FlashMLA позволяет достичь арифметической мощности 580 TFLOPS и пропускной способности памяти 3000 ГБ/с на графических процессорах H800, что значительно превосходит традиционные методы.

    3

    Оптимизация сквозной задержки

    Благодаря ядру процесса декодирования MLA количество передач данных между CPU-GPU сокращается, а время ожидания от конца до конца при выводе 100 миллиардов моделей уменьшается на 40%.

    4

    Задачи НЛЛ

    FlashMLA подходит для задач обработки естественного языка, требующих эффективного декодирования, таких как машинный перевод, генерация текстов, анализ настроения и системы ответов на вопросы. Он оптимизирован для работы с последовательностями переменной длины и позволяет значительно повысить эффективность выводов.

    5

    Вывод на основе большой языковой модели (LLM)

    FlashMLA предназначен для сценариев вывода больших языковых моделей. Оптимизация KV-кэша и механизмов параллельного декодирования позволяет снизить требования к аппаратным ресурсам и повысить скорость вывода.

    6

    Интерактивные приложения в реальном времени

    В приложениях, требующих быстрого отклика, таких как разговорный ИИ, перевод в реальном времени и рекомендация контента, FlashMLA может предоставить возможности вывода с низкой задержкой и улучшить пользовательский опыт.

    Часто задаваемые вопросы о deepseek FlashMLA

               Что такое FlashMLA и чем он отличается от традиционных моделей ИИ?

    24 февраля 2025 года компания Deepseek выпустила FlashMLA, эффективное ядро декодирования MLA, разработанное специально для графических процессоров Hopper. Этот выпуск знаменует собой стремление Deepseek расширить границы производительности ИИ, особенно на фоне растущего спроса на более быстрые и масштабируемые модели ИИ в таких отраслях, как здравоохранение, финансы и системы автоматизации.