当所有人还在猜测DeepSeek的"开源五连发"会放出什么大招时，这个被称为"中国版OpenAI"的团队，用一份名为FlashMLA的硬核项目，直接把AI圈炸成了烟花大会！
GitHub链接都来不及复制，6.9k星已就位！
一大早开源的FlashMLA项目，像极了一场程序员圈的"派对"——12小时过去了，GitHub星标直冲6900+，评论区清一色的"Respect"刷屏。这阵仗不禁让人想起当年FlashAttention横空出世时，把Transformer模型塞进显卡的盛况。
但这次，DeepSeek玩得更野！
💡 一句话看懂FlashMLA：
这就是给H800/H100这些万元级显卡准备的"涡轮增压套件"，专治大模型推理时"吃着火锅唱着歌，突然卡成PPT"的糟心体验。
实测数据更是暴力美学：
内存带宽飙到3000GB/s（相当于每秒搬空30个256GB的iPhone15）
算力直逼580TFLOPS（足够同时处理58万张高清图片）
长上下文推理效率提升3倍起步（以后让AI写《三体》续集都不用怕卡文）
🤯 更离谱的是，这波操作堪称"显卡解剖指南"：
DeepSeek的工程师们直接把Hopper架构的GPU大卸八块，从芯片级重构了多头注意力机制。就像给赛车引擎做全车轻量化，把每个晶体管都安排得明明白白。
技术宅们看完代码直呼内行：
"这不就是给矩阵乘法做花式体操吗？"
"原来张量核心还能这么玩！"
"建议改名叫FlashMLArcade（街机模式）"
🎮 开箱即用才是真·良心：
环境要求干净利落：Hopper显卡+CUDA12.3+PyTorch2.0
接口设计比宜家说明书还简单
官方自曝师承FlashAttention和CUTLASS（这波是站在巨人肩膀上放二踢脚）
行业老炮都坐不住了：
"FlashAttention3才把H100利用率干到75%，DeepSeek转头就秀出580TFLOPs"
"现在做AI没点汇编级优化都不好意思开源"
"建议老黄下次发布会带DeepSeek工程师站台"
🚀 而这仅仅是开源马拉松的第一棒！
想想后面还有四天神秘项目待解锁，网友已经开始玩梗：
"DeepSeek宇宙"正式开启
"建议开源团队直接入住显卡厂商"
"现在转行还来得及当AI炼丹师吗"
当所有人都在讨论大模型参数竞赛时，DeepSeek用这个开源项目证明：在AI的星辰大海里，极致的工程优化才是真正的星际引擎。正如开发者文档里那句凡尔赛的注释："本项目纯属工程实践"——好一个凡尔赛的纯属！
此刻，GitHub星标数仍在疯狂跳动，而吃瓜群众只想问：
明天DeepSeek要开的，到底是技术发布会，还是显卡性能拍卖会？
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
