Deepseek开源周第一天：FlashMLA来袭-CSDN博客

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Deepseek开源周第一天：FlashMLA来袭

前言

在这里插入图片描述

上周deepseek宣布，将在本周陆续发布五个开源项目，这些库已经在生产环境中经过了记录、部署和实战测试。

原译文为：

第0天：为#开源周热身！

我们是一个小小的团队 @deepseek_ai 在探索AGI。

从下周开始，我们将开源5个仓库，完全透明地分享我们虽小但真诚的进展。

这些在线服务中的不起眼的构建模块已经过记录、部署并在生产环境中经过实战考验。

作为开源社区的一部分，我们相信，每分享一行代码都会成为集体动力，加速这一旅程。

每日解锁即将来临。没有象牙塔——只有纯粹的车库能量和社区驱动的创新。

第一天

今天发布了一个名为 FlashMLA 的项目，截止发稿前，已有 6.2K 的 star。

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

DeepSeek 推出的 FlashMLA，是一款专为 Hopper GPU 量身打造的高效 MLA 解码内核，在可变长度序列服务方面表现卓越。

它的出现，为相关领域的开发者带来了全新的技术体验。

一、项目特性

（一）高效解码

FlashMLA 专注于优化解码过程，能够显著提升处理速度。

在实际应用中，这意味着可以更快地完成数据解码，提高整个系统的运行效率。

例如，在处理大规模文本数据的解码任务时，相比传统方法，FlashMLA 能以更高的速度完成，节省大量时间成本。

（二）可变长度序列服务优化

针对可变长度序列服务，FlashMLA 进行了专门设计。

它能够灵活适应不同长度的序列数据，无论是短序列还是长序列，都能稳定且高效地运行。

这一特性使得它在诸如自然语言处理中的文本生成、机器翻译等场景中具有极大优势，能够精准处理各种长度的文本序列，为用户提供高质量的服务。

二、当前发布详情

当前发布的版本为 BF16 型，采用块大小为 64 的分页 kvcache。

这种设计进一步优化了内存管理，提升了数据处理的效率和稳定性。在实际使用中，能够有效减少内存占用，提高系统的响应速度。

三、快速上手

（一）安装

安装过程简单便捷，只需在命令行中输入:

python setup.py install

即可轻松完成安装，快速搭建起项目运行环境。

（二）基准测试

通过运行

python tests/test_flash_mla.py

可以进行基准测试，在 CUDA 12.6 的环境下，于 H800 SXM5 上，内存绑定配置最高可达 3000 GB/s。

计算绑定配置最高可达 580 TFLOPS。

这一出色的性能表现，为开发者在进行相关计算任务时提供了强大的支持。

四、使用方法

在代码使用方面，开发者可以通过以下示例代码实现功能调用：

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,
    )
   ...