跳转到内容
SynDataWorks Logo 数荣量标-SynDataWorks
Docs
Blog

DeepSeek 大动作：全新推理加速技术FlashMLA引爆社区！

庞先生
庞先生
PhD @ 数荣量标

DeepSeek 开源大动作：全新推理加速技术引爆社区！

上周五，人工智能领域的明星公司 DeepSeek 在推特上宣布，本周将是他们的「开源周」（OpenSourceWeek），计划连续发布五个开源项目。消息一出，便引发了业内的广泛关注。而就在本周一，DeepSeek 用实际行动兑现了承诺，正式推出了第一个开源项目——一款专为 Hopper GPU 优化的高效 MLA 解码内核：FlashMLA。

image.png

开源 45 分钟，Star 数飙升！

北京时间周一上午 9 点（硅谷时间周日晚间），DeepSeek 发布了 FlashMLA 的开源代码。仅仅 45 分钟，这个项目的 GitHub 页面就吸引了超过 400 个 Star！而我们截取数据时，这个数字还在持续飙升，足见社区对这一技术的高度认可。

image.png

项目地址：GitHub - DeepSeek-AI/FlashMLA

MLA 技术的核心价值

MLA（Memory-Limited Attention）是 DeepSeek 在大模型推理领域的一项重要技术创新。它的核心目标是通过减少推理过程中使用的 KV Cache（键值缓存），让模型能够在更少的硬件资源上完成更长上下文的推理任务。这一技术不仅提升了计算效率，还显著降低了推理成本。

此次，DeepSeek 直接将这一核心技术的改进版本开源，毫无保留地分享了他们的技术成果，可谓诚意十足。

FlashMLA 的技术亮点

根据官方介绍，FlashMLA 是一个为 Hopper GPU 专门优化的高效 MLA 解码内核，特别适用于可变长度序列的服务场景。它的设计目标是进一步提升推理效率，为开发者提供更强大的工具。

目前，开源内容包括以下两大亮点：

  • 支持 BF16（半精度浮点数），提升计算性能。
  • 支持块大小为 64 的分页 KV Cache，优化内存使用。

总结

DeepSeek 的这次开源行动，不仅展示了他们在推理加速领域的技术实力，也为开发者社区带来了极具价值的工具。随着「开源周」的继续推进，后续还将有更多项目陆续发布，值得期待！

如果你对大模型推理优化感兴趣，不妨访问项目地址 FlashMLA，体验一下这款高效解码内核的魅力吧！

超高速计算的秘密武器：H800 SXM5 GPU

在当今的高性能计算领域，H800 SXM5 GPU 凭借其惊人的速度表现脱颖而出。它的内存速度上限高达 3000 GB/s，计算能力更是达到了 580 TFLOPS，堪称计算领域的“速度之王”。

如果你想部署一个基于这款 GPU 的项目，以下是你需要准备的基础环境：

部署前的必备条件

  1. Hopper GPU（如 H800 SXM5）
  2. CUDA 12.3 或更高版本
  3. PyTorch 2.0 或更高版本

如何快速启动项目？

1. 安装项目依赖

只需运行以下命令，即可完成安装：

Terminal window
python setup.py install

2. 运行基准测试

想要验证性能？运行以下命令即可：

Terminal window
python tests/test_flash_mla.py

性能表现：突破极限的计算与内存速度

在 CUDA 12.6 环境下，H800 SXM5 在不同配置下的性能表现令人惊叹：

  • 内存绑定配置：实现高达 3000 GB/s 的内存速度。
  • 计算绑定配置：达到 580 TFLOPS 的计算能力。

使用示例：快速调用核心功能

以下是一个简单的代码示例，展示如何使用 flash_mla 模块的核心功能：

from flash_mla import get_mla_metadata, flash_mla_with_kvcache


# 获取元数据和分片数
tile_scheduler_metadata, num_splits = get_mla_metadata(
    cache_seqlens,
    s_q * h_q // h_kv,
    h_kv
)

通过调用 get_mla_metadata，你可以轻松获取调度元数据和分片数量，用于优化计算任务的分配。

总结

H800 SXM5 GPU 的强大性能为高性能计算和 AI 模型训练提供了强有力的支持。无论是超快的内存速度还是惊人的计算能力，它都能助力开发者轻松应对复杂任务。如果你正在寻找一款能突破性能瓶颈的硬件解决方案，H800 SXM5 无疑是你的理想选择。

在这段代码中，for i in range(num_layers): 表示我们正在对某个模型的多层结构进行循环处理。每一层都会调用一个名为 flash_mla_with_kvcache 的函数，该函数的功能看起来是处理一组输入数据，包括查询向量 (q_i)、键值缓存 (kvcache_i)、块表 (block_table)、缓存序列长度 (cache_seqlens)、以及其他参数，比如 dv 和 tile_scheduler_metadata 等。这里的 causal=True 参数则表明，这个处理可能涉及因果关系的约束，比如在生成式模型中，确保后面的预测不会影响前面的输入。

项目发布后，网友热议不断

image.png
这款技术一经发布，立刻引发了广泛关注，网友们纷纷点赞，称其为技术领域的一大突破。
甚至还有人开玩笑说：「听说第五天就要实现 AGI（通用人工智能）了！」
image.png
这样的调侃也从侧面反映了大家对这项技术的期待和认可。

结语：真正的 OpenAI 风范

image.png
最后，还是那句经典的话：这才是真正的 OpenAI！