Deepseek开源周第一天打响!

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今日deepseek开源周第一天打响！这次开源的是FlashMLA。主要用途在于 Hopper GPU 开发的高效 MLA 解码内核，针对可变长度序列进行了优化。专为大模型推理设计，已在生产环境部署。

在H800上能达到3000GB/s内存带宽和580TFLOPS算力。

简单理解就是：可以提升推理速度！FlashMLA 是 AI 的“加速器”

而且该仓库在四个小时前发布后，已经获得4000star。

项目地址：https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA

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上述介绍中提及的一些“技术黑话”都是什么意思？

变长度序列

“变长序列”是指 AI 处理的数据长度是可变的。

以提问为例，当你问一个简单问题。比如“今天天气怎么样？”时，AI 可能只给出简短的几个词作为回答；而当你提出一个复杂要求，比如“给我写一篇 500 字的故事”时，AI 就需要生成较长的回答内容。这种输入和输出的长度不固定，就是所谓的变长序列。

BF16 support

BF16是“Brain Floating Point 16”的缩写，它是一种数据格式。计算机在处理数字时，需要一种特定的方式来表示这些数字（类似于我们用十进制来书写数字）。BF16是一种“简化版”的格式，相较于传统的FP32（32位浮点数），它占用的存储空间更少，但仍然能够保持足够的精度。它特别适合用于AI计算，因为它能够加快计算速度，同时还能节省内存。

H800 Hopper GPU

这是NVIDIA Hopper系列中的一种GPU型号，相较于更高端的H100稍作简化，但在AI领域依然表现出色，非常强大。算是一种老的硬件内核。

Paged KV cache (block size 64)

KV缓存即“键值缓存”（Key-Value cache），是AI模型（尤其是像GPT这样的语言模型）用于“记录”之前计算结果的一种机制。可以这样理解，当你在解数学题时，如果把中间的计算结果先记在纸上，后续就不用重新计算了——KV缓存就相当于那张纸。

“分页”（Paged）表示将缓存分割成小块进行管理，而不是一次性将全部内容加载到内存中。“块大小64”意味着每一块缓存的容量为64个单元（具体单位依据模型设计而定，通常是一个词或token）。

意义

随着AI模型规模的不断扩大（常常达到数百亿参数），硬件资源和电费成本逐渐成为亟待解决的难题。FlashMLA通过优化技术，使得AI能够在普通硬件（例如H800）上高效运行，并且支持开源社区的使用。这种既经济实惠又实用的技术，有望让更多人有机会接触和使用顶级AI。甚至以后手机跑自己大规模参数的大模型可能性会越来越看。