江苏南京建设工程信息网站,做经营网站怎么赚钱吗,奉贤网站建设上海站霸,沧州网站建设设计FlashMLA GitHub - deepseek-ai/FlashMLA
FlashMLA 是适用于 Hopper GPU 的高效 MLA 解码内核#xff0c;针对可变长度序列服务进行了优化。
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BF16、FP16块大小为 64 的分页 kvcache 快速开始 安装 python setup.py install 基准 python tests/test_fl… FlashMLA GitHub - deepseek-ai/FlashMLA
FlashMLA 是适用于 Hopper GPU 的高效 MLA 解码内核针对可变长度序列服务进行了优化。
当前发布
BF16、FP16块大小为 64 的分页 kvcache 快速开始 安装 python setup.py install 基准 python tests/test_flash_mla.py 使用 CUDA 12.8在 H800 SXM5 上实现高达 3000 GB/s 的内存绑定配置和 580 TFLOPS 的计算绑定配置。 用法 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, causalTrue,)... 要求 Hopper GPUCUDA 12.3 及更高版本 但我们强烈建议使用 12.8 或更高版本以获得最佳性能 PyTorch 2.0 及更高版本 确认 FlashMLA 的灵感来自 FlashAttention 23 和弯刀项目。 引文 misc{flashmla2025,title{FlashMLA: Efficient MLA decoding kernels},author{Jiashi Li},year{2025},publisher {GitHub},howpublished {\url{https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA}},
}
