FlashMLA的数据精度与内存管理创新
FlashMLA通过支持BF16(Brain Floating Point 16)半精度计算和先进的分页KV缓存机制,实现了计算效率与内存使用的双重优化。
BF16精度优势
- 保持模型精度的同时减少50%的内存占用
- 充分利用Hopper GPU的BF16计算单元
- 避免传统FP16容易出现的数值溢出问题
分页KV缓存技术
- 采用固定64大小的分页块管理
- 实现变长序列的高效内存分配
- 减少内存碎片提升缓存命中率
- 支持动态调整的序列长度处理
Essa resposta foi extraída do artigoFlashMLA: Otimizando kernels de decodificação MLA para GPUs Hopper (DeepSeek Open Source Week Day 1)O