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万众瞩目的DeepSeek“开(kai)源周”，第一弹来了。
2月24日，DeepSeek开(kai)源了首个代码库FlashMLA。据了解，这(zhe)是DeepSeek针对Hopper GPU优化(hua)的高效MLA（Multi-Head Latent Attention，多头(tou)潜(qian)在注意(yi)力）解码内核，专(zhuan)为处理可变(bian)长(chang)度序(xu)列(lie)而(er)设计，现在已经投(tou)入(ru)生产(chan)使用。
上周四，DeepSeek宣布将在本周举(ju)办“开(kai)源周”活动(dong)，连续开(kai)源五个代码库，由(you)此引燃了大家的期待(dai)。作为“开(kai)源周”的第一弹，FlashMLA给业界(jie)带来颇多惊喜。本周的剩下四个工作日，DeepSeek还将继续开(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(hua)、模型轻量化(hua)、应用场景拓展等相关，涵盖多个关键领(ling)域。
进(jin)一步突破GPU算力瓶颈
根据DeepSeek的介绍，FlashMLA主要实现了以下的突破：
一是BF16支持(chi)，提供更高效的数值计算能力，减少计算精度损失，同(tong)时优化(hua)存储带宽使用率。
二是分页KV（Key-Value，一种缓存机制）缓存，采用高效的分块存储策略，减少长(chang)序(xu)列(lie)推理时的显存占用，提高缓存命中率，从而(er)提升计算效率。
三是极致性能优化(hua)，在H800GPU上，FlashMLA通(tong)过优化(hua)访存和计算路(lu)径，达到了3000GB/s内存带宽和580TFLOPS的计算能力，最大化(hua)利用GPU资源，减少推理延迟。
据了解，传统(tong)解码方法在处理不同(tong)长(chang)度的序(xu)列(lie)时，GPU的并行计算能力会被浪费，就像用卡(ka)车运小包裹(guo)，大部(bu)分空间闲置。而(er)FlashMLA通(tong)过动(dong)态调度和内存优化(hua)，将HopperGPU的算力“榨干(gan)”，提升相同(tong)硬件(jian)下的吞(tun)吐量。
简单理解，FlashMLA能够让(rang)大语言模型在H800这(zhe)样的GPU上跑(pao)得更快、更高效，尤其适用于(yu)高性能AI任务，进(jin)一步突破GPU算力瓶颈，降低成本。
值得注意(yi)的是，DeepSeek之所以能够实现大模型训练与成本的大幅降低，与其提出的创新注意(yi)力架构MLA密不可分。MLA（多头(tou)潜(qian)在注意(yi)力机制）又被称为低秩注意(yi)力机制，是与传统(tong)的多头(tou)注意(yi)力机制（Multi-head Attention）不同(tong)的一种创新性注意(yi)力机制。自从V2模型开(kai)始，MLA就帮助(zhu)DeepSeek在一系列(lie)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(chi)平。
浙江大学计算机科学与技术学院和软件(jian)学院党(dang)委书记、人工智能研究所所长(chang)吴飞表示，我们(men)理解一篇文章，更关切单词所刻画(hua)的主题概念，而(er)非单词从头(tou)到尾的罗列(lie)等。传统(tong)大模型中的注意(yi)力机制由(you)于(yu)需(xu)要记录每个单词在不同(tong)上下文中的左邻右舍，因(yin)此其变(bian)得庞大无比。DeepSeek引入(ru)低秩这(zhe)一概念，对巨(ju)大的注意(yi)力机制矩阵进(jin)行了压缩，减少参与运算的参数数量，从而(er)在保持(chi)模型性能的同(tong)时显著降低了计算和存储成本，把显存占用降到了其他大模型的5%-13%，极大提升了模型运行效率。
由(you)于(yu)Flash MLA进(jin)一步突破了GPU算力瓶颈，记者注意(yi)到，有英伟(wei)达股民(min)跑(pao)到DeepSeek的评论区祈祷，希望DeepSeek在让(rang)GPU更为高效的同(tong)时，能够不影响英伟(wei)达的股价(jia)。
以持(chi)续开(kai)源加速行业发展进(jin)程(cheng)
作为开(kai)源社区的“顶流”，DeepSeek以完全透(tou)明的方式(shi)与全球开(kai)发者社区分享最新的研究进(jin)展，加速行业发展进(jin)程(cheng)。
在开(kai)源公告中，DeepSeek还表示，自己只是探索通(tong)用人工智能的小公司，作为开(kai)源社区的一部(bu)分，每分享一行代码，都会成为加速AI行业发展的集体动(dong)力。同(tong)时，DeepSeek称，没有高不可攀的象牙塔(ta)，只有纯粹的车库文化(hua)和社区驱动(dong)的创新。
记者注意(yi)到，在DeepSeek开(kai)源FlashMLA的帖子下，有不少网友点赞其公开(kai)透(tou)明的开(kai)源精神(shen)。有网友表示，“OpenAI应该将它的域名捐给你”，还有网友说，“（开(kai)源周）第五天，我猜(cai)会是通(tong)用人工智能”。
由(you)于(yu)DeepSeek的图标是一只在大海里探索的鲸鱼，还有网友形象生动(dong)地描(miao)述称，“这(zhe)条鲸鱼正在掀起波浪”（The whale is making waves）。
据证券时报记者了解，（Open Source Initiative，开(kai)源代码促进(jin)会）专(zhuan)门针对AI提出了三种开(kai)源概念，分别是：
开(kai)源AI系统(tong)：包括训练数据、训练代码和模型权重。代码和权重需(xu)要按照开(kai)源协议(yi)提供，而(er)训练数据只需(xu)要公开(kai)出处（因(yin)为一些(xie)数据集确实无法公开(kai)提供）。
开(kai)源AI模型：只需(xu)要提供模型权重和推理代码，并按照开(kai)源协议(yi)提供。（所谓推理代码，就是让(rang)大模型跑(pao)起来的代码。这(zhe)是一个相当复杂的系统(tong)性工程(cheng)，涉及到了GPU调用和模型架构）。
开(kai)源AI权重：只需(xu)要提供模型权重，并按照开(kai)源协议(yi)提供。
业内普遍认(ren)为，DeepSeek的胜利是开(kai)源的胜利，开(kai)源大模型的创新模式(shi)为人工智能的发展开(kai)辟了新的路(lu)径。DeepSeek此前开(kai)源的是模型权重，并没有开(kai)放训练代码、推理代码、评估代码、数据集等更为重要的组件(jian)，因(yin)此属于(yu)第三种类型的开(kai)源。
一名资深的业内人士告诉记者，在DeepSeek推出R1并发布技术报告后，许多团(tuan)队都在试图复现R1模型，但由(you)于(yu)背后还涉及许多重要和关键的技术细节，因(yin)此要实现真正的复现其实比较困(kun)难，而(er)且也需(xu)要较长(chang)的时间。不过，业内的开(kai)源基本上也都是开(kai)源模型权重，而(er)DeepSeek的开(kai)源与其他开(kai)源模型相比已经是最顶级、最彻底的一种。
正因(yin)如此，DeepSeek也被业界(jie)称为“源神(shen)”。同(tong)样在今(jin)天，DeepSeek-R1在知名的国际开(kai)源社区Hugging Face上获(huo)得了超过一万个赞，成为该平台近150万个模型之中最受欢迎的大模型。Hugging Face的首席执行官Clement Delangue也在社交平台上第一时间分享了这(zhe)一喜讯。
民(min)生证券研报认(ren)为，DeepSeek所有模型均为开(kai)源模型，即所有应用厂商都拥有了可以比肩顶级AI的大模型，而(er)且还可自行二次开(kai)发、灵活部(bu)署，这(zhe)将加速AI应用的发展进(jin)程(cheng)。当模型的成本越低，开(kai)源模型发展越好，模型的部(bu)署、使用的频率就会越高，使用量就会越大。
研报进(jin)一步指出，经济学上著名的“杰文斯悖论”提出，当技术进(jin)步提高了资源使用的效率，不仅没有减少这(zhe)种资源的消耗，反而(er)因(yin)为使用成本降低，刺激了更大的需(xu)求，最终导致资源使用总量上升。因(yin)此从更长(chang)的周期来看，DeepSeek的发展恰恰会加速AI的普及和创新，带来算力需(xu)求、特别是推理算力需(xu)求更大量级提升。