SnailOS 的显存地址是怎么计算出来的?

本文围绕SnailOS屏幕显示函数中显存地址0xe0000000的由来展开。介绍保护模式的图形模式由grub构建,符合其标准可方便进入。还提及用《30天自制操作系统》的变量显示函数显示显存地址,不同虚拟机地址不同,在真机显示需弄懂mutilboot中framebuffer结构。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在SnailOS 屏幕显示的函数中,我们明显的使用显存地址0xe0000000,然而这个值是从哪里来的呢?说起来还真是挺曲折的,不过为了让大家也不糊涂,我还要在这次啰嗦一些。(以前的文章应该已经说过它的由来,不过时间已久,我们就不得不再提起,不然就忘得差不多了)。

1、保护模式的图形模式的由来。

我们保护模式的图形模式,说起来是由grub给我们直接构建来的,只要我们的引导启动文件符合grub的标准和规范,那么我们在启动后就可以非常方便的进入图形模式。这个详细内容请参与grub2 multiboot 的官方文档http://www.gnu.org/software/grub/manual/multiboot2/multiboot.html#boot_002eS

2、用《30天自制操作系统》的变量显示函数,显示我们的显存地址。

如上切换到图形模式倒是不难,不过问题是我们切换到图形模式后,我们就无法利用现有的函数显示显存首地址这个变量的值了,这时候30天自制操作系统中的makefont函数就将发挥极大做作用,因为他可以把已经准备好ASCII字库中的字符(字库来自30天自制操作系统中的文件,但据说其作者也是引用别人的,我记不清楚了,大家还是查看原书吧)以8 * 16点阵像素的形式显示在我们屏幕上,而且完全符合ASCII编码规则,所以只要我们在打印函数中输入ASCII码字符就能正确的显示ASCII码,同时我们的汉字显示也是人家给的现成的字库,而且没有经过任何修改,只不过是在我调试了很久才摸出了编码的规律的(这个符合Gb2312标准)。有了显示变量的能力,我们就轻易的显示出了显存地址是0xe0000000。但是这是在virtual box中,在bochs中就是0xc0000000处,这样我们程序基本就只是使用与虚拟机。如果要在真机上显示的话,必须要弄懂mutilboot 中framebuffer的结构从而探测出真机能够支持的显存模式。

可惜的是,我学的能力有限,对那些比较复杂的程序和数据结构就看起来很费劲了,所以也没去深究grub2 multiboot2那个探测文件,不过大家要是有时间的话,不妨用那个程序在真机上试试,说不定会有很大的惊喜。

<think>我们正在讨论DeepSeek模型中的MLA(多头潜在注意力)机制。用户的问题集中在代码实现层面:为什么在计算注意力时先计算键值对(KV)再分配查询(Q)? 根据引用[2]和[4],MLA的核心思想是通过共享键值(KV)投影来减少计算和显存开销,同时将查询(Q)分组到这些共享的KV上。这种设计导致计算顺序变为先KV后Q,这与传统MHA(多头注意力)同时计算Q、K、V不同。 ### 步骤分析: 1. **传统MHA的计算顺序**: - 同时计算Q、K、V:$Q = X \times W_Q$, $K = X \times W_K$, $V = X \times W_V$ - 然后计算注意力分数:$\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$ 2. **MLA的计算顺序**(引用[2]和[4]): - **先计算共享的KV**(低秩压缩): - 使用一个较小的隐头数量(如8头)计算键和值:$K_{\text{latent}} = X \times W_{K_{\text{latent}}}$, $V_{\text{latent}} = X \times W_{V_{\text{latent}}}$ - **再计算分组查询Q**(分组头数量,如64头): - $Q_{\text{group}} = X \times W_{Q_{\text{group}}}$ - 将分组查询分配到隐头KV上:每个隐头的KV被多个查询头共享。 ### 为什么先KV再Q? 1. **计算效率**(引用[4]): - 在推理时,KV可以提前计算并缓存(KV Cache),因为它们在解码过程中相对稳定(尤其是自回归生成时,历史token的KV不变)。 - 而查询向量Q是随着当前token变化的,必须实时计算。先计算KV并缓存,再计算Q,可以避免重复计算历史KV。 2. **显存优化**: - 隐头数量(如8)远小于分组头数量(如64),因此存储$K_{\text{latent}}$和$V_{\text{latent}}$的显存占用只有传统MHA的$\frac{8}{64} = \frac{1}{8}$[^2]。 - 先计算并缓存压缩后的KV,显存需求大幅降低。 3. **算子融合优化**(引用[4]): - MLA在计算过程中有一个关键步骤:将分组查询Q分配到隐头KV上。这涉及到将Q与一个解压矩阵(用于将低秩KV恢复到原始维度)相乘。 - 引用[4]提到:“对k进行解压操作的矩阵可以和Wuq矩阵进行融合”,即解压矩阵可以和Q的投影矩阵$W_{Q_{\text{group}}}$提前融合(在推理前计算好),这样在推理时就不需要额外的解压计算,直接使用融合后的矩阵即可。 - 因此,代码实现上需要先确定KV的隐头表示,再根据融合后的矩阵计算Q的分配形式。 ### 代码实现参考: 根据引用[3],DeepSeek-V2的注意力计算代码主要在`flash_causal_deepseekv2.py`和`modeling_deepseekv2.py`中。我们模拟关键步骤: ```python # 伪代码:MLA注意力计算流程(简化版) def mla_attention(x, kv_cache=None): # Step 1: 计算隐头KV(如果缓存中没有) if kv_cache is None: k_latent = linear(x, w_k_latent) # [batch, seq_len, latent_heads * head_dim] v_latent = linear(x, w_v_latent) # 同上 else: k_latent, v_latent = kv_cache # 使用缓存的KV # Step 2: 计算分组查询Q(实时计算) q_group = linear(x, w_q_group) # [batch, seq_len, group_heads * head_dim] # Step 3: 将Q分配到隐头上(利用融合矩阵) # 注意:w_q_group已经与解压矩阵融合,所以q_group可以直接与k_latent进行注意力计算 # 这里需要将q_group重塑为 [batch, group_heads, seq_len, head_dim] # 将k_latent重塑为 [batch, latent_heads, seq_len, head_dim] # Step 4: 注意力计算(分组查询与共享KV) # 每个隐头的KV被多个查询头共享,因此需要扩展k_latent和v_latent的维度 # 例如:k_latent扩展为 [batch, latent_heads, seq_len, head_dim] -> [batch, group_heads, seq_len, head_dim](通过复制) # 注意:实际中可能通过广播机制避免显式复制 # 计算注意力分数:q_group @ k_latent.transpose(-1, -2) / sqrt(d_k) # 然后softmax,再乘以v_latent # 更新KV缓存(用于下一个token) new_kv_cache = (k_latent, v_latent) return output, new_kv_cache ``` ### 总结原因: 1. **KV缓存机制**:先计算并缓存KV,避免自回归生成中的重复计算[^1]。 2. **显存优化**:隐头KV的维度小,缓存代价低[^2]。 3. **算子融合**:Q的计算矩阵已与解压矩阵融合,因此先计算KV再计算Q能直接利用融合后的权重,减少计算步骤[^4]。 --- §§相关问题§§ 1. MLA 中的 KV Cache 具体如何实现? 2. 如何将解压矩阵与查询投影矩阵融合? 3. DeepSeek 的 MLA 代码在 GitHub 的哪个文件中? 4. 与传统 MHA 相比,MLA 在计算复杂度上有什么优势? 5. 为什么隐头数量可以远小于分组头数量?</think>在 DeepSeek 的 MLA(Multi-head Latent Attention)机制中,**先计算键值对(KV)再分配查询(Q)** 的设计是其高效推理的核心优化策略。这种顺序由 MLA 的底层架构决定,主要基于以下原理和代码实现逻辑: --- ### 一、MLA 计算流程解析(代码级原理) 通过分析 DeepSeek 开源代码(主要位于 `flash_causal_deepseekv2.py` 和 `modeling_deepseekv2.py`[^3]),MLA 的计算流程如下: ```python # 伪代码简化版(基于 DeepSeek-V2 实现) def mla_attention(hidden_states): # 1. 先计算共享的键值(KV)投影(低秩压缩) k_latent = linear(hidden_states, w_k_latent) # 隐头键投影 v_latent = linear(hidden_states, w_v_latent) # 隐头值投影 # 2. 缓存历史 KV(自回归生成优化) if use_kv_cache: k_latent, v_latent = update_kv_cache(k_latent, v_latent) # [^1] # 3. 后计算查询(Q)并分配到隐头 q_group = linear(hidden_states, w_q_group) # 分组查询投影 q_group = group_assign(q_group, k_latent) # 将 Q 分配到隐头 KV 上 # 4. 注意力计算(使用共享 KV) attn_scores = q_group @ k_latent.transpose() / sqrt(dim) attn_output = softmax(attn_scores) @ v_latent return attn_output ``` --- ### 二、为何先计算 KV 再分配 Q?四大核心原因 #### 1. **显存优化:共享 KV 减少冗余** - **传统 MHA**:每个头独立计算 KV 矩阵,显存占用为 $O(N^2 \times H)$($H$ 为头数)。 - **MLA 策略**:先计算少量**隐头 KV**(如 8 头),再让多个查询头(如 64 头)共享这些 KV。 - **显存收益**:KV 缓存显存降低至 $\frac{1}{8}$(隐头数=8 时)[^2]。 #### 2. **计算效率:算子融合避免解压开销** - 在推理前,将隐头 KV 的解压矩阵与 Q 的投影矩阵 $W_{Q}$ 提前融合: $$W_{Q_{\text{fused}}} = W_{Q} \times W_{\text{decompress}}$$ - **代码实现**(参考 `process_attn_linear_deepseekv2.py`[^3]): ```python # 预融合解压矩阵(避免推理时额外计算) w_q_fused = w_q_group @ w_k_decompress # [^4] ``` - 这消除了推理时对隐头 KV 的实时解压计算[^4]。 #### 3. **自回归生成:KV Cache 高效复用** - 在生成任务(如文本续写)中,历史 token 的 **KV 固定不变**,只需计算一次并缓存[^1]。 - 而 **Q 需对每个新 token 实时计算**。先计算 KV 可提前缓存,后续生成时直接复用: ```python # 首 token:计算并缓存 KV if step == 0: k_cache, v_cache = k_latent, v_latent # 后续 token:复用缓存的 KV,仅计算新 Q else: q_group = compute_q(new_token) ``` #### 4. **硬件友好:计算单元负载均衡** - 先计算 KV 可将大矩阵运算(全序列长度)拆分为独立子任务。 - 后计算 Q 只需处理当前 token 的小矩阵,更适配 NPU/GPU 的并行计算架构[^3]。 --- ### 三、与传统方法的对比优势 | **策略** | 计算顺序 | KV 显存占用 | 适合场景 | |--------------------|----------|-------------------|------------------| | **传统 MHA** | Q/K/V 并行 | $O(N^2 \times H)$ | 短序列训练 | | **MLA(DeepSeek)**| **先 KV 后 Q** | $O(N^2 \times H_{\text{latent}})$ | **长序列生成** | --- ### 总结 DeepSeek 的 MLA 通过 **先计算 KV → 缓存复用 → 再分配 Q** 的顺序,实现了: 1. **显存压缩**:共享隐头 KV 降低 $8\times$ 显存[^2] 2. **计算加速**:算子融合避免解压开销[^4] 3. **生成优化**:KV Cache 支持高效自回归[^1] 4. **硬件适配**:拆分计算负载适配并行硬件[^3] 这一设计是 DeepSeek 在 67B/245B 大模型上实现高效推理的关键创新。 ---
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