带宽优化策略
FlashMLA从三个维度提升H800内存带宽：
- 数据布局优化::
- ausnutzen
torch.channels_last内存格式 - 将KV缓存拆分为
[num_blocks, 64, h_kv, d]的4D张量
- ausnutzen
- 访问模式控制::
- passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
tile_scheduler_metadata规划合并内存访问 - aufstellen
num_splits=4平衡并行度与局部性
- passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
- 预取机制::
- existieren
block_table中预加载下一可能访问的页 - ausnutzen
cudaMemAdviseSetPreferredLocationauf etw. aufmerksam machen
- existieren
实战参数
在H800上实现3000GB/s带宽的配置示例：
- 批量大小：≥64
- 头维度：128的倍数（如256）
- 并行度：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
监控方法
in Bewegung seinnvidia-smi dmon -s u观察内存带宽利用率，目标值应稳定在80%以上。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelFlashMLA: Optimierung von MLA-Dekodierungskerneln für Hopper-GPUs (DeepSeek Open Source Week Day 1)Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 怎样通过FlashMLA提升大模型推理时的内存带宽利用率？
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