DeepSeek“开源周”第一天开源项目—FlashMLA
Day 1 of #OpenSourceWeek: FlashMLA
DeepSeek AI 开启了为期一周的开源周活动（Day 1 of #OpenSourceWeek: FlashMLA），首日推出了 FlashMLA 项目。
DeepSeek AI（深度求索）开启了为期一周的开源周活动#OpenSourceWeek，首日推出了 FlashMLA 项目，这是一个专为 Hopper GPU 设计的高效 MLA 解码内核，现已投入生产使用。
01.
开源项目介绍
Flash MLA Decoding Kernel
项目亮点
BF16 精度支持：FlashMLA 当前已发布对 BF16 精度的支持，满足了深度学习中对高精度计算的需求。
分页 kvcache：采用分页 kvcache 机制，块大小为 64，有效管理内存，提高缓存利用率。
卓越性能：在 H800 SXM5 GPU 上，使用 CUDA 12.6 时，FlashMLA 在内存受限配置下可达到高达 3000 GB/s 的内存带宽，在计算受限配置下可实现 580 TFLOPS 的计算性能，展现出强大的处理能力。
02.
开源地址及使用
开源地址：https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA
开源协议：MIT license
安装
要开始使用 FlashMLA，首先需要确保你的环境满足以下要求：
Hopper GPU
CUDA 12.3 及以上版本
PyTorch 2.0 及以上版本
安装过程简单便捷，只需按照项目文档中的指引进行操作，即可轻松完成环境配置。
基准测试
通过运行以下命令，你可以对 FlashMLA 的性能进行基准测试：
python tests/test_flash_mla.py这将帮助你了解在不同配置下 FlashMLA 的实际表现，为你的项目优化提供有力的数据支持。
使用示例
在实际应用中，FlashMLA 提供了简洁易用的 API 接口。以下是一个简单的使用示例：
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 inrange(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,
)
...通过上述代码，你可以轻松地将 FlashMLA 集成到你的项目中，享受高效解码带来的性能提升。
结束
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