DeepSeek 发布开源项目 FlashMLA

2 月 24 日，DeepSeek 开源周第一个项目 FlashMLA 正式发布。

据官方介绍，FlashMLA 的灵感来自 FlashAttention 2&3 和 cutlass 项目。具体来说，FlashMLA 是一个针对 Hopper GPU 优化的高效 MLA（Multi-Head Latent Attention）解码内核，支持变长序列处理，现在已经投入生产使用。

FlashMLA 专门针对多层注意力机制进行了优化，能够加速 LLM 的解码过程，从而提高模型的响应速度和吞吐量，而这对于实时生成任务（如聊天机器人、文本生成等）尤为重要。简而言之，FlashMLA 是一个能让 LLM 模型在 H800 上跑得更快、更高效的优化方案，尤其适用于高性能 AI 任务。

目前，FlashMLA 已发布版本支持「BF16」与「分页 KV 缓存，块大小为 64」两个特征，其在 H800 上能实现 3,000 GB/s 的内存带宽与 580 TFLOPS 的计算性能。

FlashMLA 现已上架 GitHub。并且其在上线 6 小时，便收获超 5,000 的 Star 收藏，拥有 188 个 Fork（副本创建）。

此外，有专注于 AI 硬件研究的投资人通过新浪科技表示，本次 DeepSeek 发布的 FlashMLA 对于国产 GPU（显卡）而言，算是一次重大利好。

投资人分析，此前的国产 GPU 性能较弱，如今可以通过 FlashMLA 提供的优化思路和方法论，尝试让国产 GPU 大幅提升性能，即使架构不同，后面国产显卡的推理性能提升将是顺理成章的事儿。