FlashMLA
DeepSeek开源周五大兵器
FlashMLA发布首日即引发广泛关注，通过智能调度大幅提升GPU利用率；DeepEP优化MoE模型通信效率；DeepGEMM实现高效FP8矩阵乘法，性能接近专家调优库；DualPipe+EPLB双剑合璧提升并行计算效率至30%以上；3FS文件系统进一步加速AI数据访问速度。
DeepSeek一口气开源3个项目，还有梁文锋亲自参与，昨晚API大降价
DeepSeek 发布了DualPipe和EPLB两个新工具以及训练和推理框架的分析数据，旨在帮助社区更好地理解通信-计算重叠策略和底层实现细节。
DeepSeek开源周[1]：FlashMLA，Hopper GPU推理性能狂飙
DeepSeek AI 团队发布了 FlashMLA，针对 Hopper GPU 优化的 MLA 解码内核，支持 BF16 和分页 KV 缓存，实现高达 3000 GB/s 内存带宽和 580 TFLOPS 计算性能。
FlashMLA，这是DeepSeek专为英伟达Hopper GPU打造的高效MLA解码内核
FlashMLA是DeepSeek专为英伟达Hopper GPU打造的高效MLA解码内核，已在多个配置下实现高吞吐量和峰值性能。
DeepSeek开源周Day1，硬核发布…
DeepSeek开源了FlashMLA，这是一个为Hopper GPU开发的高效MLA解码内核，已投入生产使用，支持BF16和分页KV缓存（块大小64），在H800上可实现高达580 TFLOPS的计算性能。
刚刚，DeepSeek开源MoE训练、推理EP通信库DeepEP，真太Open了！
DeepSeek 开源首个用于MoE模型训练和推理的EP通信库 DeepEP，优化高效通信和并行处理，支持FP8精度，并提供灵活资源调度。