Innovationen bei Datengenauigkeit und Speicherverwaltung in FlashMLA
FlashMLA erreicht eine doppelte Optimierung der Recheneffizienz und der Speichernutzung durch die Unterstützung von BF16 (Brain Floating Point 16) Halbpräzisionsberechnungen und einen fortschrittlichen Paged KV Caching-Mechanismus.
BF16 Genauigkeitsvorteil
- Reduzierung des Speicherplatzbedarfs des 50% unter Beibehaltung der Modellgenauigkeit
- Nutzung der BF16-Recheneinheit der Hopper GPU
- Vermeidung der numerischen Überlaufprobleme, die bei herkömmlichen FP16 auftreten können
Ausgelagerte KV-Cache-Technologie
- Paging-Block-Verwaltung mit fester 64er-Größe
- Effiziente Speicherzuweisung für Sequenzen mit variabler Länge implementieren
- Verringerung der Speicherfragmentierung zur Verbesserung der Cache-Trefferrate
- Unterstützt die Verarbeitung dynamisch angepasster Sequenzlängen
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelFlashMLA: Optimierung von MLA-Dekodierungskerneln für Hopper-GPUs (DeepSeek Open Source Week Day 1)Die
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