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　　白交 发自 凹非寺 量子位 公众号 QbitAI DeepSeek开源周第一天，降本公开—— FlashMLA，直接突破H800计算上限。 它是为Hopper GPU开发的高效MLA解码内核，专门针对可变长度序列进行了优化，目前已经投入生产。 MLA，正是DeepSeek提出的创新注意力架构。从V2开始，MLA使得DeepSeek在系列模型中实现成本大幅降低，但是计算、推理性能仍能与顶尖模型持平。 按照官方介绍来说，FlashMLA使用之后，H800可以达到3000GB/s内存，实现580TFLOPS计算性能。 网友们纷纷点赞：向工程团队致以崇高的敬意，从Hopper的张量核中挤出了每一个FLOP。这就是我们将 LLM 服务推向新前沿的方式！ 已经有网友用上了。 开源第一天：FlashMLA 目前GitHub页面已经更新。短短一小时，Star星数已经超过1.2k。 此次已经发布： 支持BF16；分页KV缓存，块大小为 64 快速启动： 环境要求： Hopper GPUCUDA 12.3 及以上版本PyTorch 2.0 及以上版本 在项目的最后，它还表示，这是受到了FlashAttention 2&3和英伟达CUTLASS项目的启发。 FlashAttention是能实现快速且内存高效的精确注意力，主流大模型都有在用。最新的第三代，可以让H100利用率飙升至75%。训练速度提升1.5-2倍，FP16下计算吞吐量高达740TFLOPs/s，达理论最大吞吐量75%，更充分利用计算资源，此前只能做到35%。 核心作者是Tri Dao，普林斯顿大牛，Together AI的首席科学家。 而英伟达CUTLASS是CUDA C++ 模板抽象的集合，用于在 CUDA 内实现高性能矩阵-矩阵乘法 (GEMM) 和所有级别和规模的相关计算。 MLA，DeepSeek基本架构 最后再来说说，MLA，多头潜在注意力机制，DeepSeek系列模型的基本架构，旨在优化Transformer模型的推理效率与内存使用，同时保持模型性能。 它通过低秩联合压缩技术，将多头注意力中的键（Key）和值（Value）矩阵投影到低维潜在空间，从而显著减少键值缓存（KV Cache）的存储需求。这种方法在长序列处理中尤为重要，因为传统方法需要存储完整的KV矩阵，而MLA通过压缩仅保留关键信息。 V2版本中，这一创新性架构把显存占用降到了过去最常用的MHA架构的5%-13%，实现了成本大幅降低。它的推理成本仅为Llama 370B的1/7、GPT-4 Turbo的1/70。 而在V3，这一降本提速就更为明显，直接让DeepSeek吸引全球目光。 也就在今天，DeepSeek-R1 在HuggingFace上获得了超过10000个赞，成为该平台近150万个模型之中最受欢迎的大模型。 HuggingFace CEO发文公布了这一喜讯。 The whale is making waves！鲸鱼正在掀起波浪！ 好了期待一下，接下来的四天会发些什么呢？ GitHub链接：参考链接：

　　敢于负责，勤勉敬业，是我们广大村居干部岗位职责的内在要求。敢不敢负责，能否勤勉敬业，反映出一个领导干部的思想境界、党性修养、价值观念和工作能力。在坐的村居干部在会后的工作中，要大胆负责，创造性地开展工作。 敢于负责，勤勉敬业，还必须始终保持良好的精神状态，要有那么一种旺盛的革命精神，一股勇往直前的革命干劲。涂沟的发展，面临着许多新的挑战，但这也为广大干部施展才能提供了难得的机遇和广阔的舞台。凡是有作为、有能力的干部，都会自觉地把克服困难、解决问题、敢于负责，看作是自己的基本职责，党和人民既然把我们放到领导岗位上，我们就得尽心尽力地干，干就要干好，干好成绩来。说到底，衡量一个村居干部的能力和水平，最终都要通过实际成绩来检验。 三要增强大局意识，维护全镇人民的共同利益。