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新京报(bao)贝壳财经讯（记者罗亦丹）北京时(shi)间2月24日上午，DeepSeek发布了其“开源周(zhou)”的第一项成果：FlashMLA（直译为快速多头潜在注意力机制）的代码。
据了解，MLA（多头潜在注意力机制）正是DeepSeek降低大模型(xing)成本使用的关键技(ji)术之一，其可以显著减少大模型(xing)训练和推理过程中的内存占用，而(er)FlashMLA则是针对Hopper GPU（一种(zhong)英伟达GPU架构）开发的高效MLA解码内核，其针对可变长(chang)度(du)序列进(jin)行(xing)了优化，目前已投入了生产，其可以使得(de)H800达到3000GB/s内存，实(shi)现580TFLOPS（每秒浮点运算次数）计算性能。
贝壳财经记者注意到，根据此(ci)前DeepSeek发布V3大模型(xing)时(shi)公开的技(ji)术文档，该大模型(xing)正是使用英伟达的H800芯(xin)片训练而(er)成。
上海骊翰科技(ji)咨询(xun)有限公司发文称，FlashMLA能在不损失模型(xing)性能的前提下，将缓存体积压缩至原来的1/4，从(cong)而(er)大幅降低显存需求(qiu)。例(li)如，原始需要存储的100GB中间结果，压缩后仅需25GB，通过开源让企业可以直接使用FlashMLA来优化自家模型(xing)。随(sui)着FlashMLA的普及，AI推理有望进(jin)入千元(yuan)级硬件跑百亿模型(xing)的时(shi)代。
编(bian)辑 王琳琳
校对 刘军