DeepSeek 开源 FlashMLA：高效 MLA 解码新时代
DeepSeek发布的FlashMLA是一款为Hopper GPU设计的高效多头潜在注意力解码内核。它支持BF16计算、采用分页KV缓存技术（块大小64），并在H800 GPU上实现了3000 GB/s内存带宽和580 TFLOPS计算性能。该项目主要优化变长序列推理，可显著降低显存占用和计算开销。FlashMLA的主要应用场景包括大语言模型推理、机器翻译、语音识别和推荐系统等领域。它能加速Transformer计算，提高推理吞吐量，优化长文本处理，降低延迟。该项目受到FlashAttention 2&3和CUTLASS的启发，是2025年AI计算优化领域的重要突破。项目已开源，开发者可通过简单的Python安装命令快速部署使用。这一技术创新将为依赖GPU计算的企业和开发者带来显著的性能提升，推动AI计算效率迈向新的高度。
随笔
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DeepSeek 开源周：他们正在发布什么？
DeepSeek启动了为期五天的开源周活动，计划每天发布一个核心组件。目前已发布了Fire-Flyer AI-HPC研究论文和部分核心仓库。该论文介绍了一种软硬件协同设计框架，通过使用Fire-Flyer 2方案和10,000张PCIe A100 GPU，实现了接近DGX-A100的性能，同时将成本减半、能耗降低40%。论文还介绍了HFReduce通信优化技术，以及包含HaiScale、3FS和HAI-Platform的软件堆栈。
在GitHub开源计划方面，DeepSeek已发布核心推理引擎和分布式训练框架两个仓库，未来三天将继续发布数据处理与预处理工具、模型微调与部署工具，以及完整推理系统与应用示例。DeepSeek选择开源的目的是降低AI研发门槛、促进知识共享、推动AI技术应用，希望通过社区协作推进AGI研究和工程发展。所有更新将在GitHub和Twitter(X)平台同步发布，欢迎开发者关注和参与。
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