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：
- 使用
torch.channels_last内存格式 - 将KV缓存拆分为
[num_blocks, 64, h_kv, d]的4D张量
- 使用
- 访问模式控制：
- 通过
tile_scheduler_metadata规划合并内存访问 - 设置
num_splits=4平衡并行度与局部性
- 通过
- 预取机制：
- 在
block_table中预加载下一可能访问的页 - 使用
cudaMemAdviseSetPreferredLocation提示
- 在
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
运行nvidia-smi dmon -s u观察内存带宽利用率，目标值应稳定在80%以上。
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）》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 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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