今天咱們聊聊DeepSeek開源狂歡周第一天放出的FlashMLA胸私。
FlashMLA是一種針對Hopper架構GPU優(yōu)化的高效多頭潛在注意力（MLA）解碼內(nèi)核腋粥，其核心是通過低秩矩陣壓縮和分頁KV緩存大幅減少顯存占用，同時利用GPU硬件特性（如Tensor Core）提升計算效率侥锦。
看不懂？
沒關系，我再用人話給你解釋一遍镀迂。
這個是大模型的一種核心機制，注意力機制的優(yōu)化唤蔗，主要模仿人腦探遵，你的注意力在哪唧瘾，就會輸出哪方面的內(nèi)容。
我們繼續(xù)用三國來類比别凤，傳統(tǒng)的大模型用的是MHA饰序，我們把曹操比做那些傳統(tǒng)大模型，即多頭注意力機制规哪，每個注意力頭就是一個作戰(zhàn)部隊求豫，多個部隊就是多頭注意力，一個部隊注意力在哪诉稍，就往哪里進攻蝠嘉。
這種機制有個缺點，就是每個作戰(zhàn)部隊是獨立的杯巨，獨立分析敵情蚤告，并且都自己記錄完整的情報，換成專業(yè)術語就是KV緩存服爷。比如騎兵甲部隊記錄荊州動向杜恰，騎兵乙部隊記錄海上艦隊部署情況。
所以仍源，曹操一旦想了解所有部隊的情況心褐，需要向所有部隊發(fā)送相同的查詢指令，再從每個部隊的KV緩存中獲取完整情報再匯總笼踩，信息量很大逗爹，對驛站的快馬來說要求數(shù)量也多，如果把驛站比做GPU嚎于，那么現(xiàn)在驛站的快馬不夠用了掘而，也就是顯存帶寬不夠了。
然后另一邊于购，以DeepSeek為代表的孫吳聯(lián)軍覺得這種方式太低效了袍睡，搞出了一套MLA機制，一個字母的差別价涝，意思不同了女蜈，成了“多頭潛在注意力機制”，這個“潛”色瘩，是低秩潛向量伪窖。說人話，就是一種信息壓縮技術居兆。就是呢覆山，孫吳聯(lián)軍設計了一個精銳情報收集部隊，目的是把自己的多作戰(zhàn)部隊的情報進行整合泥栖，并壓縮簇宽，這樣子勋篓，每個部隊的要記錄的作戰(zhàn)情報就少了很多。得到的結果就是KV緩存需求量減少了93.3%魏割。而且譬嚣，這些情報大家是共享的，所以成了共享潛向量钞它。并且只傳送變化的信息拜银，進一步壓縮，比如北方地形圖遭垛，不用每次都傳送尼桶，只要說敵方部隊從北方哪出來到了哪出即可。
另外還有動態(tài)路由技術锯仪，即根據(jù)軍情緊急情況泵督，動態(tài)分配部隊數(shù)量（計算資源），緊急情況就用高算力庶喜。
前面鋪好墊了小腊，我們再來看看FlashMLA這次對MLA技術又做了什么進一步的優(yōu)化呢。也就是溃卡，諸葛丞相針對一種自家部隊的裝備溢豆，包括武器、戰(zhàn)船瘸羡、驛站等（英偉達H800芯片）作了針對性優(yōu)化，希望充分利用好現(xiàn)有部隊資源搓茬。
采用分頁緩存技術犹赖，將原來的情報信息進一步壓縮，發(fā)明了木牛流馬卷仑，一個木馬是固定的容量峻村，就像分頁緩存分成了64單元一個塊。
再采用連弩炮臺锡凝，在Hopper戰(zhàn)船（H800 GPU）上架設Tensor Core連弩粘昨，直接調用PTX指令（繞過英偉達CUDA抽象層），改造傳統(tǒng)弓箭升級為連弩窜锯，計算密度達580 TFLOPS（接近理論峰值2倍）张肾。
通過這種方式，孫吳大軍以曹軍的十分之一兵力確實大敗曹軍锚扎，宣告了并不是只要有充足兵力和糧草才能獲勝的吞瞪。
同樣，F(xiàn)lashMLA用低成本的硬件資源做到了國外需要幾倍算力才能干成的事情驾孔，所以才有了推理大模型全球熱潮芍秆，你就說贊不贊吧惯疙。
目前這個項目很火，Star已經(jīng)有10K了妖啥，這才幾天：
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