Strategien zur Bandbreitenoptimierung
FlashMLA verbessert die H800-Speicherbandbreite in drei Dimensionen:
- Optimierung des Datenlayouts::
- ausnutzen
torch.channels_lastSpeicherformat - Aufteilung des KV-Cache in
[num_blocks, 64, h_kv, d]Der 4D-Tensor der
- ausnutzen
- Kontrolle des Zugriffsmodus::
- passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
tile_scheduler_metadataPlanung konsolidierter Speicherzugriffe - aufstellen
num_splits=4Gleichgewicht zwischen Parallelität und Lokalisierung
- passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
- Mechanismus vor der Akquisition::
- existieren
block_tableVorladen der nächstmöglichen Seite in der - ausnutzen
cudaMemAdviseSetPreferredLocationauf etw. aufmerksam machen
- existieren
reale Parameter
Beispielkonfiguration zum Erreichen einer Bandbreite von 3000 GB/s auf dem H800:
- Chargengröße: ≥64
- Header-Dimension: Vielfache von 128 (z. B. 256)
- Parallelität:
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
Überwachungsmethoden
in Bewegung seinnvidia-smi dmon -s uBeobachten Sie die Auslastung der Speicherbandbreite, der Zielwert sollte stabil bei 80% oder darüber liegen.
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 " Wie kann man die Ausnutzung der Speicherbandbreite für das Reasoning großer Modelle mit FlashMLA verbessern?
