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万(wan)众瞩目的DeepSeek“开源周”，第一弹来了。
2月24日，DeepSeek开源了首个代码库FlashMLA。据了解，这是DeepSeek针对Hopper GPU优化的高效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“开源周”活动，连续开源五个代码库，由此引燃了大家的期待。作为“开源周”的第一弹，FlashMLA给业界带来颇多惊喜。本周的剩下四个工(gong)作日，DeepSeek还将继续开源四个代码库。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，涵盖多个关键领域(yu)。
进一步突破GPU算力瓶颈
根据DeepSeek的介绍，FlashMLA主要实现了以(yi)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)时优化存储带宽使用率。
二是分页KV（Key-Value，一种(zhong)缓存机(ji)制）缓存，采(cai)用高效的分块存储策略，减少长序列推理时的显存占用，提高缓存命(ming)中率，从而提升(sheng)计算效率。
三(san)是极致性能优化，在H800GPU上，FlashMLA通过优化访存和计算路径，达到了3000GB/s内存带宽和580TFLOPS的计算能力，最大化利用GPU资源，减少推理延迟。
据了解，传(chuan)统解码方法在处理不同(tong)长度的序列时，GPU的并行计算能力会被浪费，就像用卡车运小包裹，大部分空间闲置。而FlashMLA通过动态调度和内存优化，将HopperGPU的算力“榨干”，提升(sheng)相同(tong)硬件下的吞吐量。
简单理解，FlashMLA能够让大语言模型(xing)在H800这样的GPU上跑得更快、更高效，尤其适用于高性能AI任务，进一步突破GPU算力瓶颈，降低成本。
值得注意的是，DeepSeek之所以(yi)能够实现大模型(xing)训练与成本的大幅降低，与其提出的创新注意力架构MLA密(mi)不可分。MLA（多头潜在注意力机(ji)制）又被称为低秩注意力机(ji)制，是与传(chuan)统的多头注意力机(ji)制（Multi-head Attention）不同(tong)的一种(zhong)创新性注意力机(ji)制。自(zi)从V2模型(xing)开始，MLA就帮助DeepSeek在一系(xi)列模型(xing)中实现成本大幅降低，但是计算、推理性能仍能与顶尖(jian)模型(xing)持(chi)平。
浙江大学计算机(ji)科(ke)学与技术学院和软(ruan)件学院党委书(shu)记、人工(gong)智能研究所所长吴飞表示，我们理解一篇文章，更关切单词所刻画(hua)的主题概念，而非单词从头到尾的罗(luo)列等。传(chuan)统大模型(xing)中的注意力机(ji)制由于需要记录每个单词在不同(tong)上下文中的左邻右舍，因此其变得庞大无比。DeepSeek引入低秩这一概念，对巨大的注意力机(ji)制矩阵进行了压缩，减少参与运算的参数数量，从而在保持(chi)模型(xing)性能的同(tong)时显著(zhu)降低了计算和存储成本，把显存占用降到了其他大模型(xing)的5%-13%，极大提升(sheng)了模型(xing)运行效率。
由于Flash MLA进一步突破了GPU算力瓶颈，记者注意到，有(you)英伟(wei)达股民(min)跑到DeepSeek的评论区祈祷，希(xi)望DeepSeek在让GPU更为高效的同(tong)时，能够不影响英伟(wei)达的股价。
以(yi)持(chi)续开源加速行业发展进程
作为开源社区的“顶流”，DeepSeek以(yi)完全透明的方式与全球开发者社区分享最新的研究进展，加速行业发展进程。
在开源公告中，DeepSeek还表示，自(zi)己只是探索(suo)通用人工(gong)智能的小公司，作为开源社区的一部分，每分享一行代码，都会成为加速AI行业发展的集体动力。同(tong)时，DeepSeek称，没(mei)有(you)高不可攀的象(xiang)牙塔，只有(you)纯粹的车库文化和社区驱动的创新。
记者注意到，在DeepSeek开源FlashMLA的帖子下，有(you)不少网友(you)点赞其公开透明的开源精神。有(you)网友(you)表示，“OpenAI应该将它的域(yu)名捐给你”，还有(you)网友(you)说，“（开源周）第五天，我猜会是通用人工(gong)智能”。
由于DeepSeek的图标是一只在大海里探索(suo)的鲸鱼(yu)，还有(you)网友(you)形象(xiang)生动地描述称，“这条鲸鱼(yu)正在掀起波浪”（The whale is making waves）。
据证券(quan)时报记者了解，（Open Source Initiative，开源代码促进会）专门针对AI提出了三(san)种(zhong)开源概念，分别是：
开源AI系(xi)统：包括训练数据、训练代码和模型(xing)权重。代码和权重需要按(an)照开源协议(yi)提供，而训练数据只需要公开出处（因为一些数据集确实无法公开提供）。
开源AI模型(xing)：只需要提供模型(xing)权重和推理代码，并按(an)照开源协议(yi)提供。（所谓推理代码，就是让大模型(xing)跑起来的代码。这是一个相当复杂的系(xi)统性工(gong)程，涉及到了GPU调用和模型(xing)架构）。
开源AI权重：只需要提供模型(xing)权重，并按(an)照开源协议(yi)提供。
业内普(pu)遍认为，DeepSeek的胜利是开源的胜利，开源大模型(xing)的创新模式为人工(gong)智能的发展开辟了新的路径。DeepSeek此前开源的是模型(xing)权重，并没(mei)有(you)开放训练代码、推理代码、评估代码、数据集等更为重要的组件，因此属于第三(san)种(zhong)类型(xing)的开源。
一名资深(shen)的业内人士告诉记者，在DeepSeek推出R1并发布技术报告后(hou)，许多团队都在试图复现R1模型(xing)，但由于背后(hou)还涉及许多重要和关键的技术细节，因此要实现真正的复现其实比较困难，而且也需要较长的时间。不过，业内的开源基本上也都是开源模型(xing)权重，而DeepSeek的开源与其他开源模型(xing)相比已经是最顶级、最彻底的一种(zhong)。
正因如(ru)此，DeepSeek也被业界称为“源神”。同(tong)样在今天，DeepSeek-R1在知名的国际开源社区Hugging Face上获得了超过一万(wan)个赞，成为该平台近150万(wan)个模型(xing)之中最受欢迎的大模型(xing)。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一喜讯。
民(min)生证券(quan)研报认为，DeepSeek所有(you)模型(xing)均为开源模型(xing)，即所有(you)应用厂商都拥有(you)了可以(yi)比肩顶级AI的大模型(xing)，而且还可自(zi)行二次开发、灵活部署(shu)，这将加速AI应用的发展进程。当模型(xing)的成本越低，开源模型(xing)发展越好，模型(xing)的部署(shu)、使用的频率就会越高，使用量就会越大。
研报进一步指出，经济学上著(zhu)名的“杰文斯(si)悖论”提出，当技术进步提高了资源使用的效率，不仅没(mei)有(you)减少这种(zhong)资源的消耗，反(fan)而因为使用成本降低，刺激了更大的需求，最终导致资源使用总量上升(sheng)。因此从更长的周期来看，DeepSeek的发展恰恰会加速AI的普(pu)及和创新，带来算力需求、特(te)别是推理算力需求更大量级提升(sheng)。