Deepseek开源周第一天：FlashMLA来袭

前言

上周deepseek宣布，将在本周陆续发布五个开源项目，这些库已经在生产环境中经过了记录、部署和实战测试。

原译文为：

第0天：为#开源周热身！

我们是一个小小的团队 @deepseek_ai 在探索AGI。

从下周开始，我们将开源5个仓库，完全透明地分享我们虽小但真诚的进展。

这些在线服务中的不起眼的构建模块已经过记录、部署并在生产环境中经过实战考验。

作为开源社区的一部分，我们相信，每分享一行代码都会成为集体动力，加速这一旅程。

每日解锁即将来临。没有象牙塔——只有纯粹的车库能量和社区驱动的创新。

第一天

今天发布了一个名为 FlashMLA 的项目，截止发稿前，已有 6.2K 的 star。

github地址：https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA

DeepSeek 推出的 FlashMLA，是一款专为 Hopper GPU量身打造的高效 MLA 解码内核，在可变长度序列服务方面表现卓越。

它的出现，为相关领域的开发者带来了全新的技术体验。

一、项目特性

（一）高效解码

FlashMLA 专注于优化解码过程，能够显著提升处理速度。

在实际应用中，这意味着可以更快地完成数据解码，提高整个系统的运行效率。

例如，在处理大规模文本数据的解码任务时，相比传统方法，FlashMLA 能以更高的速度完成，节省大量时间成本。

（二）可变长度序列服务优化

针对可变长度序列服务，FlashMLA 进行了专门设计。

它能够灵活适应不同长度的序列数据，无论是短序列还是长序列，都能稳定且高效地运行。

这一特性使得它在诸如自然语言处理中的文本生成、机器翻译等场景中具有极大优势，能够精准处理各种长度的文本序列，为用户提供高质量的服务。

二、当前发布详情

当前发布的版本为 BF16 型，采用块大小为 64 的分页 kvcache。

这种设计进一步优化了内存管理，提升了数据处理的效率和稳定性。在实际使用中，能够有效减少内存占用，提高系统的响应速度。

三、快速上手

（一）安装

安装过程简单便捷，只需在命令行中输入:

python  setup.py  install

即可轻松完成安装，快速搭建起项目运行环境。

（二）基准测试

通过运行

python  tests/test_flash_mla.py

可以进行基准测试，在 CUDA 12.6 的环境下，于 H800 SXM5 上，内存绑定配置最高可达 3000 GB/s。

计算绑定配置最高可达 580 TFLOPS。

这一出色的性能表现，为开发者在进行相关计算任务时提供了强大的支持。

四、使用方法

在代码使用方面，开发者可以通过以下示例代码实现功能调用：

from flash_mla import get_mla_metadata, flash_mla_with_kvcache

  

tile_scheduler_metadata, num_splits = get_mla_metadata(cache_seqlens, s_q * h_q // h_kv, h_kv)

  

for i in  range(num_layers):

...

o_i, lse_i = flash_mla_with_kvcache(

q_i, kvcache_i, block_table, cache_seqlens, dv,

tile_scheduler_metadata, num_splits, causal=True,

)

...

  

通过上述代码，可以方便地调用 FlashMLA 的核心功能，实现对数据的高效处理。

五、运行要求

硬件要求：需要配备 Hopper GPU，以充分发挥 FlashMLA 的性能优势。

软件要求：CUDA 版本需在 12.3 及以上，同时需要安装 PyTorch 2.0 及更高版本，确保项目能够稳定运行。

总结

FlashMLA 作为 deepseek 开源周的第一个项目，展现了其在 GPU 优化方面的专业实力。

该项目不仅为 Hopper GPU 用户提供了高效的 MLA 解码方案，也为整个 AI 社区带来了宝贵的技术贡献。

未来四天，deepseek 还将陆续开源其他四个项目。

我们将持续关注接下来几天的项目发布，为读者带来第一手的技术资讯。