如何使用 FlashMLA

  • 1.打开 GitHub 下载代码。

  • 2.安装 python setup.py install

  • 3.基准 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 的功能

    1

    霍普建筑设计公司

    FlashMLA 针对 Hopper 架构 GPU（如 H100 和 H200）进行了优化，以提供更高的计算效率和性能。

    2

    高性能计算

    利用基于页面的 KV 高速缓存，FlashMLA 能够在 H800 GPU 上实现高达 580 TFLOPS 的算术能力和 3000 GB/S 的内存带宽，远远超过传统方法。

    3

    端到端延迟优化

    通过将 MLA 解码过程内核化，减少了 CPU 和 GPU 之间的数据传输次数，在推理 1,000 亿个模型时，端到端延迟减少了 40%。

    4

    NLL 任务

    FlashMLA 适用于需要高效解码的自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成、情感分析和问题解答系统。它针对变长序列进行了优化，能显著提高推理效率。

    5

    大型语言模型 (LLM) 推断

    FlashMLA 专为大型语言模型的推理场景而设计。通过优化 KV 缓存和并行解码机制，它降低了硬件资源需求，提高了推理速度。

    6

    实时互动应用

    在对话式人工智能、实时翻译和内容推荐等需要快速响应的应用中，FlashMLA 可以提供低延迟推理功能，改善用户体验。

    有关 deepseek FlashMLA 的常见问题

               什么是 FlashMLA，它与传统人工智能模型有何不同？

    2025 年 2 月 24 日，Deepseek 发布了专为 Hopper GPU 设计的高效 MLA 解码内核 FlashMLA。这一发布标志着 Deepseek 致力于推动人工智能性能的发展，尤其是在医疗保健、金融和自动化系统等行业对更快、更可扩展的人工智能模型的需求激增的情况下。