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FlashMLA是为NVIDIA Hopper架构GPU优化的高效MLA解码内核

2025-09-05

1.4 K

FlashMLA的架构优化与设计目标

FlashMLA是由DeepSeek AI专门为NVIDIA Hopper架构GPU设计的高性能解码内核，其主要面向多头潜在注意力（MLA）场景。该工具通过深度优化GPU计算资源利用，显著提升了变长序列的处理效率。

核心技术特征

基于Hopper架构特有的张量核心和内存子系统优化
采用类似FlashAttention 2&3的高效注意力算法
整合Cutlass项目的高性能矩阵运算实现

实际性能表现

在H800 SXM5 GPU上，FlashMLA展现出卓越性能：

内存密集型配置下达到3000 GB/s带宽
计算密集型任务实现580 TFLOPS算力
支持变长序列处理的实时解码

本答案来源于文章《FlashMLA：优化Hopper GPU的MLA解码内核（DeepSeek 开源周第一天）》

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