DeepSeek开源FlashMLA，推理加速惊人

DeepSeek开源高效型MLA解码内核FlashMLA，助力Hopper GPU推理加速！该项目针对Hopper GPU架构优化，通过减少KV Cache并优化可变长度序列处理，显著降低长上下文推理成本，在H800 SXM5 GPU上内存速度上限达3000 GB/s，计算上限达580 TFLOPS。 FlashMLA支持BF16精度和64大小的分页kvcache，仅开源45分钟便收获400+Star，Star数量持续飙升。项目已支持CUDA 12.3及以上版本和PyTorch 2.0及以上版本，GitHub地址：https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA。

DeepSeek开源高效型MLA解码核FlashMLA，助力Hopper GPU推理加速！上周五DeepSeek预告开源周计划，并于北京时间周一上午9点开源了首个项目——FlashMLA，一款针对Hopper GPU优化的高效MLA解码内核，仅上线45分钟便收获400+Star！

该项目Star数量持续飙升！

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

FlashMLA的核心在于优化可变长度序列处理，减少推理过程中的KV Cache，从而在有限硬件资源下实现更长上下文推理，显著降低推理成本。 目前已发布的版本支持BF16精度和64大小的分页kvcache，在H800 SXM5 GPU上内存速度上限达3000 GB/s，计算上限达580 TFLOPS。

使用条件：

• Hopper GPU
• CUDA 12.3及以上版本
• PyTorch 2.0及以上版本

快速上手：

安装：

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开源后获得广泛好评，甚至有网友调侃“第五天会是AGI”。

这无疑是真正的开源精神的体现！

今天关于《DeepSeek开源FlashMLA，推理加速惊人》的内容介绍就到此结束，如果有什么疑问或者建议，可以在golang学习网公众号下多多回复交流；文中若有不正之处，也希望回复留言以告知！