揭秘大模型訓(xùn)練低成本關(guān)鍵：DeepSeek代碼開(kāi)源Flash MLA

隨著DeepSeek大模型開(kāi)源引發(fā)全球熱潮，其后續(xù)動(dòng)作也備受關(guān)注。近日，DeepSeek在社交平臺(tái)X發(fā)文稱，從這周起會(huì)陸續(xù)開(kāi)源5個(gè)代碼庫(kù)，其中首個(gè)代碼庫(kù)Flash MLA已引發(fā)極大關(guān)注。本文將圍繞DeepSeek代碼開(kāi)源Flash MLA，揭秘大模型訓(xùn)練低成本的關(guān)鍵技術(shù)。

DeepSeek開(kāi)源的Flash MLA是針對(duì)英偉達(dá)Hopper GPU優(yōu)化的高效MLA解碼內(nèi)核，其特別針對(duì)可變長(zhǎng)度序列作了優(yōu)化。該優(yōu)化可以確保FlashMLA在高性能硬件上有效地處理大語(yǔ)言模型和其他AI應(yīng)用程序的密集計(jì)算需求。值得一提的是，F(xiàn)lashMLA的設(shè)計(jì)參考了FlashAttention 2&3以及CUTLASS的技術(shù)實(shí)現(xiàn)，其使用基準(zhǔn)為：Hopper GPU、CUDA 12.3及以上版本、PyTorch 2.0及以上版本。

FlashAttention 是一種針對(duì)Transformer模型注意力計(jì)算的高效優(yōu)化算法，由斯坦福團(tuán)隊(duì)于2022年提出。CUTLASS是NVIDIA推出的開(kāi)源高性能計(jì)算庫(kù)，專為GPU加速的線性代數(shù)計(jì)算（尤其是矩陣乘法和卷積）設(shè)計(jì)。通過(guò)模塊化模板和硬件級(jí)優(yōu)化，CUTLASS為開(kāi)發(fā)者提供靈活、高效的底層計(jì)算內(nèi)核。

DeepSeek的成本大幅下降有兩項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，一是MoE，另一個(gè)就是今天開(kāi)源的MLA（多頭潛注意力）。MLA旨在優(yōu)化傳統(tǒng)Transformer架構(gòu)的效率與性能，其核心原理包括：KV壓縮與潛在變量、低秩降維技術(shù)以及動(dòng)態(tài)序列處理。通過(guò)這些技術(shù)，MLA可將每個(gè)查詢KV緩存量減少93.3%，顯著減少了大模型訓(xùn)練和推理過(guò)程中的內(nèi)存占用，從而實(shí)現(xiàn)了大模型訓(xùn)練的低成本。

DeepSeek本周后續(xù)還將陸續(xù)開(kāi)源4個(gè)代碼庫(kù)，這無(wú)疑將為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界帶來(lái)更多的啟示和幫助。值得一提的是，DeepSeek的代碼開(kāi)源行為不僅提升了其自身的影響力，也為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界提供了一個(gè)寶貴的資源共享平臺(tái)，有助于推動(dòng)人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新和發(fā)展。

DeepSeek的Flash MLA解碼內(nèi)核特別針對(duì)可變長(zhǎng)度序列進(jìn)行了優(yōu)化，這一技術(shù)使得大模型在處理長(zhǎng)序列時(shí)能夠更加高效和靈活。此外，F(xiàn)lashMLA還采用了BF16作為數(shù)據(jù)格式，塊大小為64的分頁(yè)kvcache（鍵值緩存），這些優(yōu)化措施進(jìn)一步提升了模型的性能和效率。

DeepSeek的這一開(kāi)源行為不僅展示了其對(duì)技術(shù)的執(zhí)著追求和創(chuàng)新精神，更為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界提供了一個(gè)學(xué)習(xí)和借鑒的平臺(tái)。通過(guò)深入了解DeepSeek的代碼實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化策略，我們可以更好地理解大模型訓(xùn)練的低成本關(guān)鍵，從而為未來(lái)的研究和工作提供有益的參考和啟示。

總的來(lái)說(shuō)，DeepSeek代碼開(kāi)源Flash MLA是大模型訓(xùn)練低成本的關(guān)鍵之一，其創(chuàng)新性的技術(shù)和優(yōu)化策略為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界提供了寶貴的資源和啟示。我們期待DeepSeek后續(xù)的開(kāi)源工作能夠帶來(lái)更多的驚喜和突破，推動(dòng)人工智能領(lǐng)域的發(fā)展和進(jìn)步。

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