DeepSeek開源週,第一個開源項目FlashMLA
DeepSeek近期開源的FlashMLA是針對Hopper GPU架構設計的高效多頭潛在注意力（Multi-Head Latent Attention, MLA）解碼核心，專為可變長度序列推理場景優化。
FlashMLA通過「以計算換顯存」的設計哲學，針對Hopper架構特性實現端到端優化，成為長上下文、低延遲推理場景的專用加速方案。其生態價值在於突破Transformer模型的記憶體瓶頸，為千億參數級模型的邊緣部署提供可行性路徑。
FlashMLA 技術參數
對照基準：NVIDIA FlashAttention-2/3
一、核心技術參數
二、計算與記憶體效能
1. 記憶體相關
- 顯存佔用（32K序列長度）：
- FlashMLA在DeepSeek-V2模型實現93.3%的KV Cache壓縮率，同等序列長度下顯存佔用僅為FlashAttention-2的1/15。例如處理32K長上下文時：
- FlashMLA：2.1 GB
- FlashAttention-2：31.5 GB
- 記憶體頻寬利用率（H800 GPU）：
- 峰值：3000 GB/s
- 對比FlashAttention-3：2400 GB/s
2. 計算效能
FlashMLA在計算密集型場景實現580 TFLOPS，較FlashAttention-3的450 TFLOPS提升28.9%，主要來自：
- 指令級並行優化（ILP）
- 延遲隱藏技術（Latency Hiding）
三、硬體與軟體依賴
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目前我們已經完成：
Single-Head Attention 數學說明：AI說書 - 從0開始 - 52
Multi-Head Attention 數學說明：AI
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Head 1
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Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024 這本書中講 Attenti
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講完 Transformer 之 Encoder 架構中的 Embedding 與 Positional Encoding 部分，現在進入 Multi-Head Att
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Transformer 中的 Attention 機制是 'Word-to-Word' 操作，抑或是 'Token-to-Token' 操作，白話來講就是：「對於句子中
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既然要談論 Transformer 的 Attention 機制，我們必須要談論以下主題：
Transformer 架構
自注意力機制
編碼與解碼
Embedd
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