就像 OpenAI的“AI 12 天”一样，DeepSeek也来了一波猛料，他们的第一个开源就是——专为GPU优化的高性能内核！
内核（Kernel）&Hopper GPU是什么？
简单来说，内核就是GPU上的“幕后英雄”，专门执行复杂的数学运算，比如矩阵乘法和注意力计算。
它加速了AI计算任务，比如矩阵运算、注意力机制和内存管理。这意味着，训练和推理速度更快，AI不再“卡顿”，更流畅、更高效！
Hopper GPU是NVIDIA最新的GPU架构，专门为AI和高性能计算（HPC）打造。
Hopper具备超强的Tensor Cores、高带宽内存，还支持FP8这样的新数据格式，简直就是AI模型的最佳搭档。
FlashMLA是DeepSeek专门为Hopper GPU设计的高性能解码内核，优化了变长序列的处理，特别适用于自然语言处理（NLP）和机器学习推理任务。
它能高效利用内存和计算资源，让大模型推理更快更流畅。
充分发挥了Hopper GPU的架构优势，让AI计算更丝滑。
无论是文本生成还是机器翻译，FlashMLA能高效处理长短不一的序列，解决传统内核的“头疼”问题。
采用64维块大小的分页KV缓存，优化内存管理，减少碎片化，让大规模模型运行更流畅。
计算吞吐量高达580 TFLOPS（以NVIDIA H800 SXM5 GPU + CUDA 12.6为例）！
提供简洁的Python API，开发者可以轻松上手。
FlashMLA让LLM的解码速度飞快，减少延迟，提升吞吐量。
聊天机器人、翻译、语音助手等应用对低延迟要求极高，FlashMLA确保它们响应又快又准。
同时处理多个序列？FlashMLA可变长度处理+高效内存管理，性能拉满！
研究人员和开发者可以用FlashMLA快速进行实验和模型优化，加速创新。
https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA
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