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万众瞩目(mu)的DeepSeek“开(kai)源周”，第一(yi)弹(dan)来(lai)了。
2月24日，DeepSeek开(kai)源了首(shou)个代码库FlashMLA。据了解，这是DeepSeek针对Hopper GPU优化的高(gao)效MLA（Multi-Head Latent Attention，多头潜在注意力）解码内核，专为处理可变长度序列而设计，现在已经投入生产使用。
上周四，DeepSeek宣布将在本周举办“开(kai)源周”活动，连续(xu)开(kai)源五个代码库，由此引燃了大家的期待。作为“开(kai)源周”的第一(yi)弹(dan)，FlashMLA给业界带来(lai)颇多惊喜。本周的剩下四个工作日，DeepSeek还将继续(xu)开(kai)源四个代码库。业内人士分析，其余四个代码库可能会与AI算法优化、模型(xing)轻量化、应用场景拓展等相关，涵盖(gai)多个关键(jian)领域。
进一(yi)步突破GPU算力瓶(ping)颈
根据DeepSeek的介(jie)绍，FlashMLA主要实现了以下的突破：
一(yi)是BF16支(zhi)持，提(ti)供(gong)更高(gao)效的数值计算能力，减(jian)少计算精度损失，同时优化存储(chu)带宽使用率。
二(er)是分页KV（Key-Value，一(yi)种缓存机制）缓存，采(cai)用高(gao)效的分块存储(chu)策略(lue)，减(jian)少长序列推理时的显存占用，提(ti)高(gao)缓存命中率，从而提(ti)升(sheng)计算效率。
三(san)是极致性能优化，在H800GPU上，FlashMLA通过优化访存和(he)计算路径，达到了3000GB/s内存带宽和(he)580TFLOPS的计算能力，最大化利用GPU资源，减(jian)少推理延(yan)迟。
据了解，传统解码方法在处理不同长度的序列时，GPU的并(bing)行计算能力会被浪费，就像用卡车运小包裹，大部分空间(jian)闲置。而FlashMLA通过动态调度和(he)内存优化，将HopperGPU的算力“榨干”，提(ti)升(sheng)相同硬件下的吞吐量。
简(jian)单理解，FlashMLA能够让大语言模型(xing)在H800这样的GPU上跑得更快、更高(gao)效，尤其适用于高(gao)性能AI任务，进一(yi)步突破GPU算力瓶(ping)颈，降低(di)成(cheng)本。
值得注意的是，DeepSeek之所以能够实现大模型(xing)训(xun)练与成(cheng)本的大幅降低(di)，与其提(ti)出(chu)的创(chuang)新注意力架构(gou)MLA密不可分。MLA（多头潜在注意力机制）又被称为低(di)秩注意力机制，是与传统的多头注意力机制（Multi-head Attention）不同的一(yi)种创(chuang)新性注意力机制。自从V2模型(xing)开(kai)始，MLA就帮助DeepSeek在一(yi)系列模型(xing)中实现成(cheng)本大幅降低(di)，但(dan)是计算、推理性能仍能与顶尖模型(xing)持平。
浙(zhe)江(jiang)大学计算机科学与技术学院和(he)软件学院党(dang)委书记、人工智能研究所所长吴飞表(biao)示，我们理解一(yi)篇(pian)文章，更关切单词所刻(ke)画的主题概念，而非单词从头到尾的罗列等。传统大模型(xing)中的注意力机制由于需(xu)要记录(lu)每个单词在不同上下文中的左邻右舍(she)，因(yin)此其变得庞大无比。DeepSeek引入低(di)秩这一(yi)概念，对巨大的注意力机制矩(ju)阵进行了压缩(suo)，减(jian)少参与运算的参数数量，从而在保持模型(xing)性能的同时显著降低(di)了计算和(he)存储(chu)成(cheng)本，把显存占用降到了其他大模型(xing)的5%-13%，极大提(ti)升(sheng)了模型(xing)运行效率。
由于Flash MLA进一(yi)步突破了GPU算力瓶(ping)颈，记者注意到，有英(ying)伟达股民跑到DeepSeek的评论区祈祷，希望DeepSeek在让GPU更为高(gao)效的同时，能够不影(ying)响英(ying)伟达的股价。
以持续(xu)开(kai)源加(jia)速行业发展进程
作为开(kai)源社区的“顶流”，DeepSeek以完全透明的方式与全球开(kai)发者社区分享最新的研究进展，加(jia)速行业发展进程。
在开(kai)源公(gong)告中，DeepSeek还表(biao)示，自己只是探索通用人工智能的小公(gong)司，作为开(kai)源社区的一(yi)部分，每分享一(yi)行代码，都会成(cheng)为加(jia)速AI行业发展的集体(ti)动力。同时，DeepSeek称，没(mei)有高(gao)不可攀的象牙塔，只有纯粹(cui)的车库文化和(he)社区驱动的创(chuang)新。
记者注意到，在DeepSeek开(kai)源FlashMLA的帖子下，有不少网友点(dian)赞(zan)其公(gong)开(kai)透明的开(kai)源精神。有网友表(biao)示，“OpenAI应该将它(ta)的域名捐给你”，还有网友说，“（开(kai)源周）第五天，我猜会是通用人工智能”。
由于DeepSeek的图标是一(yi)只在大海里探索的鲸鱼，还有网友形象生动地描述称，“这条(tiao)鲸鱼正在掀起波(bo)浪”（The whale is making waves）。
据证券时报记者了解，（Open Source Initiative，开(kai)源代码促(cu)进会）专门(men)针对AI提(ti)出(chu)了三(san)种开(kai)源概念，分别是：
开(kai)源AI系统：包括训(xun)练数据、训(xun)练代码和(he)模型(xing)权重。代码和(he)权重需(xu)要按照开(kai)源协议提(ti)供(gong)，而训(xun)练数据只需(xu)要公(gong)开(kai)出(chu)处（因(yin)为一(yi)些数据集确实无法公(gong)开(kai)提(ti)供(gong)）。
开(kai)源AI模型(xing)：只需(xu)要提(ti)供(gong)模型(xing)权重和(he)推理代码，并(bing)按照开(kai)源协议提(ti)供(gong)。（所谓推理代码，就是让大模型(xing)跑起来(lai)的代码。这是一(yi)个相当复杂的系统性工程，涉及到了GPU调用和(he)模型(xing)架构(gou)）。
开(kai)源AI权重：只需(xu)要提(ti)供(gong)模型(xing)权重，并(bing)按照开(kai)源协议提(ti)供(gong)。
业内普遍认为，DeepSeek的胜利是开(kai)源的胜利，开(kai)源大模型(xing)的创(chuang)新模式为人工智能的发展开(kai)辟了新的路径。DeepSeek此前(qian)开(kai)源的是模型(xing)权重，并(bing)没(mei)有开(kai)放训(xun)练代码、推理代码、评估(gu)代码、数据集等更为重要的组件，因(yin)此属于第三(san)种类型(xing)的开(kai)源。
一(yi)名资深的业内人士告诉记者，在DeepSeek推出(chu)R1并(bing)发布技术报告后，许多团(tuan)队都在试图复现R1模型(xing)，但(dan)由于背后还涉及许多重要和(he)关键(jian)的技术细节，因(yin)此要实现真正的复现其实比较困难，而且也需(xu)要较长的时间(jian)。不过，业内的开(kai)源基本上也都是开(kai)源模型(xing)权重，而DeepSeek的开(kai)源与其他开(kai)源模型(xing)相比已经是最顶级、最彻底的一(yi)种。
正因(yin)如此，DeepSeek也被业界称为“源神”。同样在今天，DeepSeek-R1在知名的国际开(kai)源社区Hugging Face上获得了超过一(yi)万个赞(zan)，成(cheng)为该平台近150万个模型(xing)之中最受欢迎的大模型(xing)。Hugging Face的首(shou)席执行官(guan)Clement Delangue也在社交(jiao)平台上第一(yi)时间(jian)分享了这一(yi)喜讯。
民生证券研报认为，DeepSeek所有模型(xing)均为开(kai)源模型(xing)，即所有应用厂商都拥有了可以比肩顶级AI的大模型(xing)，而且还可自行二(er)次开(kai)发、灵活部署，这将加(jia)速AI应用的发展进程。当模型(xing)的成(cheng)本越低(di)，开(kai)源模型(xing)发展越好，模型(xing)的部署、使用的频率就会越高(gao)，使用量就会越大。
研报进一(yi)步指出(chu)，经济学上著名的“杰文斯悖论”提(ti)出(chu)，当技术进步提(ti)高(gao)了资源使用的效率，不仅没(mei)有减(jian)少这种资源的消耗，反而因(yin)为使用成(cheng)本降低(di)，刺激了更大的需(xu)求，最终导致资源使用总量上升(sheng)。因(yin)此从更长的周期来(lai)看，DeepSeek的发展恰(qia)恰(qia)会加(jia)速AI的普及和(he)创(chuang)新，带来(lai)算力需(xu)求、特(te)别是推理算力需(xu)求更大量级提(ti)升(sheng)。
责编：叶舒筠(jun)
校对：苏焕文