DeepSeek在開源周首日推出了FlashMLA，這是一款針對英偉達Hopper架構GPU的高效多層注意力解碼內核，旨在優化變長序列場景下的大模型推理性能。
該技術通過全面支持BF16精度和創新的頁式鍵值緩存系統，顯著提升了內存管理的精確性。FlashMLA在性能測試中表現出色，達到了3000GB/s的處理速度和580TFLOPS的算力。
FlashMLA專為英偉達Hopper架構GPU設計，優化變長序列場景，提升推理性能。
采用BF16精度和塊大小為64的頁式鍵值緩存系統，實現精確內存管理。
在H800SXM5GPU上，FlashMLA在內存受限場景下達到3000GB/s的處理速度。
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