解决方案
FlashMLA通过以下方法优化Hopper GPU的变长序列处理：
- 分页KV缓存机制：采用块大小为64的分页设计，有效管理动态内存分配，避免传统方法的内存碎片问题。使用
block_table参数管理缓存块索引。 - 专用元数据调度：通过
get_mla_metadata()函数自动计算最优任务分割策略（num_splits），适应不同序列长度。 - 硬件级优化：针对Hopper架构的Tensor Core特性优化计算流程，在H800上实现580 TFLOPS理论算力。
操作步骤
- 加载变长序列数据后，按64的倍数对齐填充
- 初始化分页缓存：
kvcache_i = torch.empty(num_blocks, 64, h_kv, d, dtype=torch.bfloat16) - 执行解码时设置动态长度参数：
cache_seqlens = [seq_len1, seq_len2,...]
效果验证
对比测试显示，处理128-2048的随机长度序列时，吞吐量比标准注意力实现提升3-8倍，尤其适合对话系统中长短不一的用户输入场景。
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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