Estratégias de otimização de largura de banda
O FlashMLA melhora a largura de banda da memória H800 em três dimensões:
- Otimização do layout de dados::
- fazer uso de
torch.channels_lastformato de memória - Dividir o cache KV em
[num_blocks, 64, h_kv, d]O tensor 4D do
- fazer uso de
- Controle do modo de acesso::
- aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.)
tile_scheduler_metadataPlanejamento de acessos consolidados à memória - configurar
num_splits=4Equilíbrio entre paralelismo e localização
- aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.)
- Mecanismo de pré-aquisição::
- existir
block_tablePré-carregamento da próxima página possível no - fazer uso de
cudaMemAdviseSetPreferredLocationchamar a atenção para algo
- existir
parâmetros do mundo real
Exemplo de configuração para obter uma largura de banda de 3000 GB/s no H800:
- Tamanho do lote: ≥64
- Dimensão do cabeçalho: múltiplos de 128 (por exemplo, 256)
- Paralelismo:
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
Métodos de monitoramento
estar em movimentonvidia-smi dmon -s uObserve a utilização da largura de banda da memória; o valor-alvo deve ser estável em 80% ou superior.
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 " Como melhorar a utilização da largura de banda da memória para raciocínio de modelos grandes com o FlashMLA?
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