DeepSeek开源周首日：发布大模型加速核心技术可变长度高效FlashMLA 加持H800算力解码性能狂飙升至3000GB/s

FlashMLA的核心技术特性包括对BF16精度的全面支持，以及采用块大小为64的页式键值缓存（Paged KV Cache）系统，实现更精确的内存管理。在性能表现方面，基于CUDA12.6平台，FlashMLA在H800SXM5GPU上创下了显著成绩:在内存受限场景下达到3000GB/s的处理速度，在计算受限场景下则实现580TFLOPS的算力水平。

1. 核心功能与特性

• 性能提升
  FlashMLA在H800 SXM5 GPU（CUDA 12.6）上表现亮眼：

  • 内存受限场景下带宽达3000 GB/s
  • 计算受限场景下算力峰值达580 TFLOPS（BF16精度）

• 关键技术优化

  • 变长序列处理：针对自然语言处理中的动态序列长度优化，提升长文本推理效率。
  • 分页KV缓存：块大小为64的分页机制，减少显存碎片化，提升内存利用率。
  • BF16支持：通过低精度计算降低内存占用，同时保持模型性能。

• MLA架构创新
  相比传统注意力机制，MLA通过低秩压缩技术将每次查询的KV缓存量减少93.3%，显著降低推理时的显存需求，尤其适合长上下文场景。

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2. 技术背景与意义

• 解决行业痛点
  Transformer模型在长序列推理时面临KV缓存膨胀问题，导致显存占用高、硬件成本攀升。FlashMLA通过MLA架构和并行解码设计，将推理成本降低约80-90%，同时支持更高吞吐量

• 开源生态价值
  FlashMLA开源代码库（GitHub链接）整合了FlashAttention-2/3和CUTLASS的技术实现，为开发者提供可复现的优化方案，加速AGI技术迭代。

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3. 应用场景与部署

• 适用场景

  • 大语言模型（LLM）推理加速，如对话AI、实时翻译、长文本生成等。
  • 需要低延迟、高吞吐的工业级NLP任务。

• 部署要求

  • 硬件：Hopper架构GPU（如H800/H100）
  • 软件：CUDA 12.3+、PyTorch 2.0+

4. 对行业的影响

• 成本革命
  DeepSeek通过MLA技术将模型训练和推理成本压缩至行业标杆水平。例如，其V3模型的训练成本仅600万美元（未含研发投入），而MLA的推理优化进一步降低商业化门槛。

• 算力效率提升
  结合MoE（混合专家模型）架构和多Token预测技术，DeepSeek在单位算力下实现更高性能，推动行业从“堆算力”向“优化算法”转型。

• 开源竞争格局
  此次开源被视为对Meta Llama、Mistral等项目的直接挑战，可能加速闭源与开源模型的性能差距缩小。

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FlashMLA的发布标志着DeepSeek在高效计算领域的技术领先地位，其开源策略或将重塑大模型开发范式，推动更多低成本、高性能AI应用的涌现。

5.快速开始

安装

可以使用以下命令进行安装：

python setup.py install

基准测试

运行以下命令进行基准测试：

python tests/test_flash_mla.py

使用示例

在Python中可以这样使用：

from flash_mla import get_mla_metadata, flash_mla_with_kvcachetile_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,)...

6.核心代码的详细解释

以下是对 FlashMLA/flash_mla/flash_mla_interface.py 文件中：

get_mla_metadata 函数

def get_mla_metadata(cache_seqlens: torch.Tensor,num_heads_per_head_k: int,num_heads_k: int,
) -> Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]:"""Arguments:cache_seqlens: (batch_size), dtype torch.int32.num_heads_per_head_k: Equals to seq_len_q * num_heads_q // num_heads_k.num_heads_k: num_heads_k.Return:tile_scheduler_metadata: (num_sm_parts, TileSchedulerMetaDataSize), dtype torch.int32.num_splits: (batch_size + 1), dtype torch.int32."""return flash_mla_cuda.get_mla_metadata(cache_seqlens, num_heads_per_head_k, num_heads_k)

• 功能：该函数用于获取MLA（Multi-Head Attention）的元数据。
• 参数：
  • cache_seqlens：一个形状为 (batch_size) 的 torch.Tensor，数据类型为 torch.int32，表示缓存的序列长度。
  • num_heads_per_head_k：整数类型，其值等于 seq_len_q * num_heads_q // num_heads_k。
  • num_heads_k：整数类型，表示 num_heads_k 的值。
• 返回值：
  • tile_scheduler_metadata：形状为 (num_sm_parts, TileSchedulerMetaDataSize) 的 torch.Tensor，数据类型为 torch.int32。
  • num_splits：形状为 (batch_size + 1) 的 torch.Tensor，数据类型为 torch.int32。
• 实现细节：该函数直接调用 flash_mla_cuda 模块中的 get_mla_metadata 函数，并将输入参数传递给它，然后返回该函数的结果。

flash_mla_with_kvcache 函数

def flash_mla_with_kvcache(q: torch.Tensor,k_cache: torch.Tensor,block_table: torch.Tensor,cache_seqlens: torch.Tensor,head_dim_v: int,tile_scheduler_metadata: torch.Tensor,num_splits: torch.Tensor,softmax_scale: Optional[float] = None,causal: bool = False,
) -> Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]:"""Arguments:q: (batch_size, seq_len_q, num_heads_q, head_dim).k_cache: (num_blocks, page_block_size, num_heads_k, head_dim).block_table: (batch_size, max_num_blocks_per_seq), torch.int32.cache_seqlens: (batch_size), torch.int32.head_dim_v: Head_dim of v.tile_scheduler_metadata: (num_sm_parts, TileSchedulerMetaDataSize), torch.int32, return by get_mla_metadata.num_splits: (batch_size + 1), torch.int32, return by get_mla_metadata.softmax_scale: float. The scaling of QK^T before applying softmax. Default to 1 / sqrt(head_dim).causal: bool. Whether to apply causal attention mask.Return:out: (batch_size, seq_len_q, num_heads_q, head_dim_v).softmax_lse: (batch_size, num_heads_q, seq_len_q), torch.float32."""if softmax_scale is None:softmax_scale = q.shape[-1] ** (-0.5)out, softmax_lse = flash_mla_cuda.fwd_kvcache_mla(q,k_cache,None,head_dim_v,cache_seqlens,block_table,softmax_scale,causal,tile_scheduler_metadata,num_splits,)return out, softmax_lse

• 功能：该函数用于执行带有键值缓存（KVCache）的MLA操作。
• 参数：
  • q：形状为 (batch_size, seq_len_q, num_heads_q, head_dim) 的 torch.Tensor，表示查询张量。
  • k_cache：形状为 (num_blocks, page_block_size, num_heads_k, head_dim) 的 torch.Tensor，表示键缓存张量。
  • block_table：形状为 (batch_size, max_num_blocks_per_seq) 的 torch.Tensor，数据类型为 torch.int32，表示块表。
  • cache_seqlens：形状为 (batch_size) 的 torch.Tensor，数据类型为 torch.int32，表示缓存的序列长度。
  • head_dim_v：整数类型，表示 v 的头维度。
  • tile_scheduler_metadata：形状为 (num_sm_parts, TileSchedulerMetaDataSize) 的 torch.Tensor，数据类型为 torch.int32，由 get_mla_metadata 函数返回。
  • num_splits：形状为 (batch_size + 1) 的 torch.Tensor，数据类型为 torch.int32，由 get_mla_metadata 函数返回。
  • softmax_scale：可选的浮点数，表示在应用softmax之前对 QK^T 进行缩放的比例，默认为 1 / sqrt(head_dim)。
  • causal：布尔类型，表示是否应用因果注意力掩码，默认为 False。
• 返回值：
  • out：形状为 (batch_size, seq_len_q, num_heads_q, head_dim_v) 的 torch.Tensor，表示输出张量。
  • softmax_lse：形状为 (batch_size, num_heads_q, seq_len_q) 的 torch.Tensor，数据类型为 torch.float32，表示softmax的对数和指数（LogSumExp）。
• 实现细节：
  • 如果 softmax_scale 未提供，则将其设置为 q 张量最后一个维度的平方根的倒数。
  • 调用 flash_mla_cuda 模块中的 fwd_kvcache_mla 函数，传递相应的参数，并将返回的结果赋值给 out 和 softmax_lse。
  • 最后返回 out 和 softmax_lse。

这些函数主要是作为Python接口，调用底层的CUDA实现（flash_mla_cuda 模块）来完成MLA操作和元数据的获取。