DeepSeek开源周首发，H800算力狂飙，网友：提升GPU效率可以，别毁了我的Nvidia股票！

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Hi，这里是Aitrainee，欢迎阅读本期新文章。

今天开始，我们进入了DeepSeek开源周。

第一个开源项目是FlashMLA。这个项目在短时间内就引起了广泛关注，几个小时内就收获了超过3.5K个Star，而且还在不断增加。

网友：DeepSeek正在向NVIDIA发起挑战。

他们原来API价格就很低，让LLM们变得更便宜，现在又提高了GPU的效率。

提升GPU效率可以，别毁了我的Nvidia股票。。。

FlashMLA有什么特别之处?

这是为Hopper GPU开发的高效MLA解码内核，专门优化可变长度序列。自V2起，MLA架构让DeepSeek在降低成本的同时，保持与顶尖模型的计算和推理性能。

首先是性能优化。专门为H800这样的Hopper GPU设计,内存带宽能到3000 GB/s,计算能力达到580 TFLOPS。简单说,就是让AI模型跑得更快。

其次是灵活性。能处理不同长度的文本,比如聊天、翻译这些场景,文字长短不一也不怕。

内存管理也很聪明。用了64大小的分页KV缓存,让大模型运行更省内存,效率更高。

精度方面选择了BF16。这个格式在保证准确度的同时,能节省内存,让计的模型。借鉴了FlashAttention 2&3的思路,用闪存来扩展GPU内存,模型size能做到比显存大一倍,速度还能提升不少。

网友：如何判断这些家伙的技术实力？看看这个代码就知道了。

这段代码展示了如何优化计算：

这种方法让编译器能够使用更高效的指令。

不过，有人指出，这个技巧在Flash Attention中已经使用过。DeepSeek在代码开头也提到这是从Flash Attention的代码库中改编而来的。

尽管如此，编写内核代码时考虑编译器指令集的能力，依然被认为是“优秀”的表现。对于那些指责DeepSeek抄袭的人，似乎应该闭嘴了。

还有，MLA是DeepSeek的核心架构，旨在提高Transformer模型的推理效率，同时减少内存使用。通过低秩联合压缩技术，MLA将多头注意力中的键和值矩阵压缩到低维空间，显著降低KV缓存的存储需求。

简单说，把模型中的键值矩阵压缩到更小的空间。这样处理长文本时,不用存那么多数据,只保留最重要的信息就够了。

效果怎么样? 在V2版本中，显存占用降至过去MHA架构的5%-13%，推理成本仅为Llama 370B的1/7。

能跑更大——7。V3版本的效果更好,这也是为什么大家都在关注DeepSeek。

FlashMLA能做什么?

可以想到的用途:

处理长文本、用在实时场景，像聊天机器人和翻译、让AI在资源有限的设备上也能跑起来。

FlashMLA开源后。后续可以和vLLM、Hugging Face这些常用工具结合,让开源AI模型跑得更快。

它有什么实际好处?

最后，FlashMLA是个开源项目。已经在实际环境中使用过,很稳定。可以直接用,也可以自己改进。

末，本周还有一些东西值得期待 —— GPT4.5、Claude4 。

网友：Deepseek 开源周之第五天。

以下，本期主题AI画作：

UP：参考自开篇表情包。

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参考链接：
[1] https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA
[2] https://x.com/deepseek_ai/status/1893836827574030466

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（文：AI进修生）