DeepSeek 发布开源第一弹!让大模型在GPU上跑得更快

2月24日,DeepSeek启动“开源周”,开源了首个代码库FlashMLA。

据介绍,这是DeepSeek针对Hopper GPU优化的高效MLA解码内核,专为处理可变长度序列而设计,现在已经投入生产使用。“在H800上能实现3000 GB/s 的内存带宽 & 580 TFLOPS 的计算性能。”DeepSeek说。

简单来说,FlashMLA 是一个能让大语言模型在 H800这样的GPU上跑得更快、更高效的优化方案,尤其适用于高性能AI任务。这一代码能够加速大语言模型的解码过程,从而提高模型的响应速度和吞吐量,这对于实时生成任务(如聊天机器人、文本生成等)尤为重要。

MLA (Multi-Layer Attention,多层注意力机制)是一种改进的注意力机制,旨在提高Transformer模型在处理长序列时的效率和性能。MLA通过多个头(head)的并行计算,让模型能够同时关注文本中不同位置和不同语义层面的信息,从而更全面、更深入地捕捉长距离依赖关系和复杂语义结构。

此前,有从业者解析DeepSeek架构时提到,MLA的本质是对KV(Key-Value,一种缓存机制)的有损压缩,提高存储信息,“该技术首次在DeepSeek-V2中引入,MLA是目前开源模型里显著减小KV 缓存大小的最佳方法。”

DeepSeek开源这一代码有何影响?记者用这一问题询问了DeepSeek,它回答称,这一代码就像给AI推理引擎装上了一台“涡轮增压器”,让大模型在处理复杂任务时更快、更省资源,同时降低了技术门槛。FlashMLA的意义不单是技术优化,更是打破算力垄断、加速AI普惠的关键一步。

具体来说,FlashMLA可以突破GPU算力瓶颈,降低成本。传统解码方法在处理不同长度的序列(如翻译不同长度的句子)时,GPU的并行计算能力会被浪费,就像用卡车运小包裹,大部分空间闲置。而FlashMLA的改进是:通过动态调度和内存优化,让Hopper GPU(如H100)的算力被“榨干”,相同硬件下吞吐量显著提升。这意味着企业可以用更少的GPU服务器完成同样的任务,直接降低推理成本。

另一方面,FlashMLA可以推动大模型落地应用。可变长度序列是现实场景中的常态(如聊天对话、文档生成),但传统方法需要填充(Padding)到固定长度,导致计算冗余。FlashMLA支持动态处理变长输入,让AI应用(如客服机器人、代码生成)响应更快、更流畅,用户体验提升,加速商业化落地。

此前高效解码内核多由科技巨头闭源垄断(如CUDA优化库),中小企业和研究者难以复现。FlashMLA开源后,开发者可免费获得“工业级优化方案”,降低技术门槛,促进更多创新应用(如垂直领域小模型)的诞生。

the whale is making waves!(鲸鱼正在掀起波浪!)有网友在DeepSeek的帖子下留言称。(注:DeepSeek的企业LOGO是鲸鱼)。

也有网友希望DeepSeek开源网页搜索(Web Search)相关的代码,并提到,“DeepSeek 是真正的OpenAI(开放人工智能)”。

这仅仅是开始,上周2月21日DeepSeek宣布,下周开始,会陆续开源5个代码库,“以完全透明的方式分享我们微小但真诚的进展”。DeepSeek表示,这些在线服务中的基础构建模块已经经过文档化、部署,并在生产环境中经过实战检验。

DeepSeek在公告中称自己是探索 AGI 的小公司,作为开源社区的一部分,每分享一行代码,都会成为加速AI行业发展的集体动力。同时,DeepSeek 称,没有高不可攀的象牙塔,只有纯粹的车库文化(不少美国著名企业从车库里诞生)和社区驱动的创新。

(文章来源:第一财经)

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