DeepSeek(@deepseek_ai):在#开源周的第一天,我们很荣幸分享FlashMLA - 我们为Hopper GPU优化的高效MLA解码内核,适用于可变长度序列,并且已经投入生产使用。支持BF16,具有分页的KV缓存(块大小为64),内存带宽为3000 GB/s,性能达到580 TFLOPS。

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DeepSeek(@deepseek_ai):在#开源周的第一天,我们很荣幸分享FlashMLA - 我们为Hopper GPU优化的高效MLA解码内核,适用于可变长度序列,并且已经投入生产使用。支持BF16,具有分页的KV缓存(块大小为64),内存带宽为3000 GB/s,性能达到580 TFLOPS。

齐思GPT 2025-02-24 00:00:00 86
DeepSeek发布了FlashMLA,这是专为Hopper GPU设计的先进MLA解码内核。对于对高性能计算和人工智能感兴趣的人来说,这一发展非常重要,因为FlashMLA专为高效处理可变长度序列而设计。它支持BF16数值格式,这对深度学习应用至关重要。此外,引入了一个块大小为64的分页KV缓存,可能意味着在内存管理方面有显著改进。令人印象深刻的性能指标,内存绑定速度为3000 GB/s,处理能力为580 TFLOPS,表明FlashMLA可能成为GPU加速计算任务的颠覆者。
DeepSeek发布了FlashMLA,这是专为Hopper GPU设计的先进MLA解码内核。对于对高性能计算和人工智能感兴趣的人来说,这一发展非常重要,因为FlashMLA专为高效处理可变长度序列而设计。它支持BF16数值格式,这对深度学习应用至关重要。此外,引入了一个块大小为64的分页KV缓存,可能意味着在内存管理方面有显著改进。令人印象深刻的性能指标,内存绑定速度为3000 GB/s,处理能力为580 TFLOPS,表明FlashMLA可能成为GPU加速计算任务的颠覆者。这些内容对需要先进计算能力的开发人员和研究人员尤为重要。- FlashMLA是一种针对Hopper GPU进行优化的高效MLA解码内核 - FlashMLA适用于可变长度序列,并已投入生产 - FlashMLA支持BF16 - FlashMLA采用分页KV缓存,块大小为64 - FlashMLA具有3000 GB/s的内存带宽和580 TFLOPS的性能

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