DeepSeek开源：FlashMLA深度解析：Hopper架构上的大模型推理革命
2025年2月24日，DeepSeek以「开源周」首日发布的FlashMLA技术，重新定义了Hopper架构GPU在AI推理领域的性能极限。这款专为NVIDIA H800/H100系列优化的MLA（Multi-head Latent Attention）解码内核，通过突破性算法设计与硬件协同优化，在可变长度序列处理场景中实现了3000GB/s内存带宽与580 TFLOPS计算吞吐的里程碑式突破。其开源策略（MIT协议）与生产级验证特性，标志着大模型推理加速技术正式进入「工业级可用」新阶段。
一、技术架构：从KV缓存重构到计算范式革新
FlashMLA的核心创新在于对Transformer推理流程的系统性重构，其技术框架包含三个关键层级：
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分页KV缓存机制
采用64块大小的动态分页存储策略，通过SW128/SW64交换式共享内存布局实现三维张量压缩：- 将传统连续KV缓存分解为逻辑块（Block Size=64），构建类操作系统的虚拟内存管理机制
- 结合动态Split-KV策略，根据序列长度自动切换计算模式（单块/分块