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DeepSeek 都开源了哪些技术?

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DeepSeek作为中国领先的人工智能企业,通过开源策略推动了全球AI技术的普及与创新。以下是其官方公布的主要开源项目及其技术内容、应用场景和社区反馈的详细分析:


1. FlashMLA

  • 技术描述:专为Hopper架构GPU优化的高效MLA(Multi-Layer Attention)解码内核,针对可变长度序列处理进行设计。灵感源于FlashAttention 2&3和英伟达Cutlass项目,支持BF16/FP16精度,内存带宽达3000GB/s,计算性能接近硬件极限(580TFLOPS)。
  • 应用场景:大语言模型(LLM)推理中的自回归解码任务,如实时文本生成、对话系统,显著提升吞吐量和响应速度。
  • 社区反馈:发布首日GitHub Star数破千,开发者评价其“革命性优化了实时AI应用的效率”,尤其在低延迟场景(如智能助手)中表现突出。

2. DeepEP

  • 技术描述:首个面向MoE(混合专家)模型的开源EP(Expert Parallelism)通信库,支持FP8低精度计算,
http://www.dtcms.com/a/122294.html

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