FlashMLA-DeepSeek-开源的高效-MLA-解码内核，专为Hopper-架构-GPU-设计
FlashMLA是什么
FlashMLA 是 DeepSeek 开源的针对 NVIDIA Hopper 架构 GPU 优化的高效 MLA（Multi-Head Linear Attention）解码内核，专为处理可变长度序列设计。通过优化 KV 缓存机制和采用 BF16 数据格式，提升了内存和计算效率。在 H800 SXM5 GPU 上，FlashMLA 的内存带宽可达 3000 GB/s，计算性能可达 580 TFLOPS。
FlashMLA 的设计灵感源于 FlashAttention 2&3 和 Cutlass 项目，支持分页缓存和低秩压缩等技术，进一步优化了内存管理和计算性能。适用于大语言模型（LLM）的推理任务，在需要高效解码的自然语言处理（NLP）场景中表现出色。开发者可以通过简单的安装命令（python setup.py install）快速部署，运行基准测试脚本（python tests/test_flash_mla.py）验证性能。
