刚刚，DeepSeek开源FlashMLA，推理加速核心技术，Star量飞涨中

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刚刚，DeepSeek开源FlashMLA，推理加速核心技术，Star量飞涨中

2025-02-24

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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！

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该项目Star数量持续飙升！

项目地址：https://www.php.cn/link/a588b762d68fe60225d3de3c647a52b9

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：

Reachout.ai

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142 查看详情 Reachout.ai

python setup.py install

基准测试：

python tests/test_flash_mla.py

在H800 SXM5上使用CUDA 12.6，内存绑定配置下可达3000 GB/s，计算绑定配置下可达580 TFLOPS。

使用方法示例：

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”。