主要观点总结
DeepSeek 官方发布了名为 FlashMLA 的开源项目，这是一个专为 Hopper GPU 优化的高效 MLA（Multi-Layer Attention）解码内核。它支持变长序列处理，并已投入生产使用。FlashMLA 能够加速 LLM 的解码过程，提高模型的响应速度和吞吐量，特别适用于实时生成任务。此外，它还支持 BF16 格式、分页 KV 缓存（块大小 64），并在 H800 上实现了高内存带宽和计算性能。网友对 FlashMLA 的未来发展充满期待，纷纷猜测未来的更新可能会涉及 AGI。开源项目地址已附在文章中。
关键观点总结
关键观点1: FlashMLA 是 DeepSeek 官方的第一天开源项目
该项目是一个专为 Hopper GPU 优化的高效 MLA 解码内核，旨在加速 LLM 的解码过程。
关键观点2: FlashMLA 支持变长序列处理并已投入生产使用
这意味着它具备处理不同长度序列数据的能力，并且在实践中已经被应用。
关键观点3: FlashMLA 能够提高模型的响应速度和吞吐量
这对于实时生成任务，如聊天机器人和文本生成等，尤为重要。
关键观点4: FlashMLA 支持 BF16 格式和分页 KV 缓存，并在 H800 上实现了高内存带宽和计算性能
这些特性使得 FlashMLA 在高性能 AI 任务中表现优异。
关键观点5: 网友对 FlashMLA 的未来发展充满期待，猜测未来可能涉及 AGI
反映出 FlashMLA 的发展前景广阔，引发了行业和网友的广泛关注。
正文
就在刚刚，DeepSeek 第一天的开源项目 FlashMLA 正式发布。
DeepSeek 官方在 X 平台发文称：
「很荣幸能分享 FlashMLA —— 我们专为 Hopper GPU 优化的高效 MLA 解码内核，不仅支持变长序列处理，现在已经投入生产使用。
✅ 支持 BF16
✅ 分页 KV 缓存（块大小 64）
⚡ 在 H800 上实现 3000 GB/s 的内存带宽 \x26amp;amp; 580 TFLOPS 的计算性能」
据官方介绍，FlashMLA 的灵感来自 FlashAttention 2\x26amp;amp;3 和 cutlass 项目。
具体来说，FlashMLA是一个针对 Hopper GPU 优化的高效 MLA（Multi-Layer Attention）解码内核。
它专门针对多层注意力机制进行了优化，能够加速 LLM 的解码过程，从而提高模型的响应速度和吞吐量。而这对于实时生成任务（如聊天机器人、文本生成等）尤为重要。
说人话就是，FlashMLA 是一个能让 LLM 模型在 H800 上跑得更快、更高效的优化方案，尤其适用于高性能 AI 任务。
看到第一天的开源项目，X 网友已经迫不及待地开始畅想第 5 天的重磅内容，纷纷猜测：「会不会是 AGI？」
附上 GitHub 开源项目地址：
https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA
