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::
- 利用する
torch.channels_last内存格式 - 将KV缓存拆分为
[num_blocks, 64, h_kv, d]的4D张量
- 利用する
- 访问模式控制::
- とおす
tile_scheduler_metadata规划合并内存访问 - セットアップ
num_splits=4平衡并行度与局部性
- とおす
- 预取机制::
- ある
block_table中预加载下一可能访问的页 - 利用する
cudaMemAdviseSetPreferredLocation注意を引く
- ある
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
うごきだすnvidia-smi dmon -s u观察内存带宽利用率，目标值应稳定在80%以上。
この答えは記事から得たものである。FlashMLA：HopperGPU向けMLAデコード・カーネルの最適化（DeepSeek Open Source Week 1日目）について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 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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