Indicadores-chave de desempenho
Os principais indicadores de desempenho do FlashMLA incluem:
- Largura de banda da memóriaAté 3000 GB/s em GPUs H800 (configuração com uso intensivo de memória)
- potência computacionalAté 580 TFLOPS (configuração com uso intensivo de computação)
Métodos de teste de desempenho
Para testar o desempenho do FlashMLA, você pode seguir as etapas abaixo:
- Edite o script de exemplo (por exemplo, example.py) para aumentar o tamanho dos dados de entrada
- Use o código de registro de horas:
import time
start = time.time()
o_i, lse_i = flash_mla_with_kvcache(...)
print(f"耗时: {time.time() - start} 秒") - Aumente gradualmente o tamanho dos dados e observe as alterações no desempenho
Notas de teste
- Garantir que o ambiente de teste seja estável e livre de outras tarefas de carga pesada
- Recomenda-se o uso de uma ferramenta profissional de monitoramento de GPU para visualizar a utilização real da largura de banda.
- Configurações diferentes (comprimento da sequência, tamanho do bloco, etc.) podem afetar o desempenho final
Essa resposta foi extraída do artigoFlashMLA: Otimizando kernels de decodificação MLA para GPUs Hopper (DeepSeek Open Source Week Day 1)O
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Quais são as métricas de desempenho do FlashMLA? Como faço para realizar testes de desempenho?
