DeepSeek 开源 FlashMLA，计算性能翻倍，踩爆英伟达 “牙膏”

DeepSeek开源周首日重磅发布！首个项目FlashMLA解锁H800算力极限，AI推理速度飙升

2025年2月24日，DeepSeek正式启动为期五天的“开源周”，首个亮相的“王炸级”项目——FlashMLA（专为英伟达Hopper GPU优化的高效MLA解码内核）迅速引爆AI社区。这个工业级优化方案不仅挑战了H800的算力天花板，更让中高端消费级GPU也能轻松运行大模型，为AI普惠化注入新动能。

一、技术突破：三大创新重塑算力格局

1. 变长序列处理革命

FlashMLA针对对话、文章生成等场景的变长文本优化，通过动态分桶调度和分页式KV缓存（64块大小），将GPU内存利用率提升至极致，显存占用减少40%，推理延迟降低60%。传统方案需通过“填充”统一长度，浪费30%以上算力，而FlashMLA实现“零填充”批处理，让长短文本各得其所。

2. 极致性能表现

• H800极限调优：在H800 SXM5平台（CUDA 12.6）上，内存受限配置达3000 GB/s带宽，计算受限配置达580 TFLOPS算力，逼近Hopper架构理论峰值。
• BF16精度支持：结合混合精度计算，兼顾速度与数值稳定性，相比FP32效率提升显著。

3. 训练成本杀手锏

MLA（多头潜注意力）机制将每次查询的KV缓存量减少 93.3% ，配合MoE架构，使DeepSeek大模型训练成本大幅降低。网友 @Hemang Dave指出，类似技术可让模型规模比GPU显存大两倍，推理速度提升20-25倍。

二、开源意义：推动AI技术普惠化

FlashMLA的开源打破了算力垄断，让全球开发者免费获得工业级优化方案：

• 加速技术迭代：基于FlashAttention、Cutlass等开源项目二次创新，推动算法与硬件协同设计。
• 降低部署门槛：中高端GPU（如RTX 4090）即可运行更大模型，减少企业硬件升级成本。
• 生态繁荣：GitHub首发1小时获1.2k Star，开发者社区已涌现多语言适配、量化优化等衍生方案。

三、未来展望：AGI征程再加速？

DeepSeek R1模型因MLA技术加持，已在开源平台“抱抱脸”获超1万点赞，成为最受欢迎模型。网友热议：“第五天会不会开源AGI？” 结合其多Token预测（MTP）和MoE架构创新，DeepSeek正以“算法+工程”双轮驱动，重新定义AI训练范式。

GitHub仓库：

Ending

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