2 月 24 日，DeepSeek 启动 “开源周”，首个开源的代码库为 FlashMLA。DeepSeek 这种挤牙膏式的宣推手段也是很有意思，看来梁文锋团队不仅仅是技术派，也擅长玩技术流量 IP。

1. FlashMLA 简介

FlashMLA 是由 depseek-ai （深度求索）开发的一个开源项目，针对 Hopper 架构 GPU（例如 H100 或 H800）的高效的 MLA 推断（Inference）解码内核，旨在加速 MLA 机制的计算，特别适用于 DeepSeek 系列模型（如 DeepSeek-V2、V3 和 R1）。

DeepSeek V3/R1 介绍（来源：中存算半导体）
其中 MLA 是 DeekSeek 研发的多头潜注意力（Multi-head Latent Attention）机制。通过低秩矩阵压缩 KV Cache（键值缓存），减少内存占用，同时提升模型性能。

FlashMLA 借鉴 FlashAttention 分块 Tiling 和显存优化的思想。通过以算代存减少对于显存带宽的要求，提升计算性能。FlashMLA 的构建基于 Cutlass 和 CUDA 体系。
FlashMLA 主要用于大模型推断 / 推理（Inference），特别是在需要处理长序列的场景中，如聊天机器人或代码生成工具。通过优化 GPU 利用率，解决大模型在推理阶段的显存瓶颈问题。

2. FlashMLA 的关键技术与未来优化

FlashMLA 是 MLA 技术和 Flash Attention 技术的结合，可以认为是 Flash Attention 的 MLA 版本。
FlashMLA 具有以下关键特征：
1）Flash MLA 支持变长序列和分页 KV 缓存。
2）基于 BF16 格式（FP16 也发布了）和至少 12.3 以上的 CUDA。
3）支持 Hopper 架构的 TMA 优化。
4）可显著提升 KV Cache 性能和 GPU 计算性能。在 H800 SXM5 上，可达 3000 GB/s 的计算带宽（接近 3.35TB/s 的理论峰值）。
5）开源版本暂不支持反向传播计算。
6）使用 MIT 许可证便于社区协作。
Hopper GPU 架构参考文章： https://zhuanlan.zhihu.com/p/487250706
FlashMLA 未来可能的优化方向包括：
1）通过 PTX 编程进一步提高细粒度性能
2）探索 FP8 数据格式支持（需 Hopper 架构或更先进的 TensorCore）
FlashMLA与其他相近计算方法对比

FlashMLA 与其他相近计算方法对比

3. 从 Memory Bound 到 Flash Attention 和 MLA

3.1. Memory Bound 与 I0-Awareness

传统计算芯片的分层存储架构
在传统的 GPU 和 AI 芯片中，存储架构分为不同的层次。一般来说内部的 SRAM 最快，外部的 HBM 或 DRAM 速度比 SRAM 慢很多。
1）Die 内存储: 主要用于缓存 (Cache) 及少量特殊存储单元(例如 texture)，其特点是存储容量小但带宽大。SRAM 就属于常见的 Die（晶片）内存储，存储容量一般只有 20-160MB，但是带宽可以达到甚至超过 19TB/S。
2）Die 外存储：主要用于全局存储，即我们常说的显存，其特点是存储容量大但带宽小。HBM 就属于常见的 Die（晶片）外存储，存储容量一般是 40GB 以上，但带宽相比于 SRAM 小得多。

KV 缓存（来源：中存算半导体）
对于 Transformer 类的大模型来说，由于 KV Cache 巨大，很难直接放在 Cache 里，需要放在 HBM 或 GDDR 上，并在计算过程中频繁挪动 KV 数据。（另外有一些 Transformer Free 的结构就不需要反复挪动 KV 数据，还未成为主流技术）这时就会出现 Memory Bound（存储限制）的情况，极大影响了 KV Cache 的吞吐带宽和大模型的计算速度。
在 Flash Attention 之前，也出现过一些加速 Transformer 计算的方法，着眼点是减少计算量，例如稀疏 Attention 做近似计算。但对于 Attention 来说，GPU 计算瓶颈不在运算能力，而是在存储的读写速度上。Flash Attention 吸取了这些加速方法的教训，改为通过降低对显存 (HBM 或 GDDR) 的访问次数来加快整体性能，这类方法又被称为 I0-Awareness（IO 优先或存储优先）

3.2. Flash Attention

FlashAttention 是一种高效的注意力机制优化技术，由斯坦福等大学的研究团队开发，最早于 2022 年提出，并在后续版本（如 FlashAttention-2、FlashAttention-3）中不断完善。FlashAttention 旨在解决传统 Transformer 模型中多头注意力（Multi-head Attention, MHA）的计算和显存瓶颈，尤其是在处理长序列时。FlashAttention 通过重新设计注意力计算方式，显著提升性能，同时保持与标准注意力机制相同的数学输出，使其成为近年来生成式 AI 和大模型领域的重要技术。FlashAttention 拥有比 PyTorch（当时的版本）标准注意力快 2~4 倍的运行速度，所需内存还减少了 5~20 倍。

Flash Attention 技术
Flash Attention 专注于标准多头注意力的高效实现，通过减少访问显存次数，优化并行度提升计算性能，但并不直接兼容 MLA。
传统 MHA 的计算复杂度为 O(n²)（n 为序列长度），并且需要存储大量的中间结果，这在长序列任务中会导致严重的显存压力和计算延迟。FlashAttention 的核心理念是避免显式计算和存储完整的注意力矩阵，而是通过分块计算（tiling） 和融合操作，将注意力计算优化为接近 O(n) 的复杂度，同时大幅减少 GPU 内存访问。
1）分块处理: 将输入序列分割成小块（tiles），逐块计算注意力，避免一次性加载整个矩阵。
2）显存优化: 通过在线计算 softmax 和融合操作，减少中间结果的存储需求。
3）硬件架构友好: 充分利用 GPU 高速内存（如共享缓存）和并行计算能力。

3.3. MLA

DeepSeek 使用的 Multi-Head Latent Attention 技术可大大节省 KV 缓存，从而显著降低了计算成本。
MLA 的本质是对 KV 的有损压缩，提高存储信息密度的同时尽可能保留关键细节。该技术首次在 DeepSeek-V2 中引入，与分组查询和多查询注意力等方法相比，MLA 是目前开源模型里显著减小 KV 缓存大小的最佳方法。
MLA 的方法是将 KV 矩阵转换为低秩形式：将原矩阵表示为两个较小矩阵（相当于潜向量）的乘积，在推断过程中，仅缓存潜向量，而不缓存完整的键 KV。这规避了分组查询注意力和多查询注意力的查询的信息损失，从而在降低 KV 缓存的前提下获得更好的性能。

矩阵的低秩近似（来源：互联网）
MLA 随好，但明显没有针对现代加速框架的 FlashAttention 或 PageAttention 解决方案。这也使得 DeepSeek R1 在实际部署时需要单独优化 KV 吞吐性能。

4. FlashMLA 微架构分析

4.1. FlashMLA 核心技术

Flash MLA 的核心是高效的 MLA 解码内核，关键技术包括：
1）低秩矩阵压缩：MLA 使用低秩矩阵，将 KV 缓存压缩为潜向量，减少内存占用。通过解压潜向量生成独特的 KV 头（KV Head）。
2）针对 GPU 优化：FlashMLA 针对 Hopper GPU 的 Tensor Core 进行 youh 优化，实现了可达 3000 GB/s 的显存带宽和 580 TFLOPS 的计算性能（H800 SXM5 配置）。使用了 SM90 的关键特性 GMMA、namedbarrier 同步、cp.async。
3）Row-wise/Block-wise 优化：细粒度划分，在 shared memory 中原位处理计算，减少了额外的中间计算过程的显存占用，减少显存访问次数。
4）Split-KV 分块处理：将 KV 拆分给多个 SM（Stream Multiprocessor）处理（或者多次迭代），然后在局部把 partial 计算结果合并。
1变长序列支持：通过 tile_scheduler_metadata 和 num_splits 参数，，FlashMLA 支持变长序列的并行处理，以缓解负载不均衡问题。

4.2. FlashMLA 代码结构

https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA
FlashMLA 提供了 Python 接口，如 get_mla_metadata 获取 MLA（Multi-Head Linear Attention）的 meta 数据；flash_mla_with_kvcache，用于获取键值缓存（KV Cache）和执行注意力（FlashMLA）计算。

主要代码结构如下：（需要注意代码库还在不断更新，后面又添加了 benchmark 文件夹）
1）flash_mla/ 目录
●主要文件: flash_mla_interface.py
●作用: Python 接口层，封装了底层 C++/CUDA 实现，以便将 FlashMLA 集成到 PyTorch 工作流中。这部分代码定义了 flash_mla_with_kvcache 等函数，用于执行带 KV 缓存的 MLA 前向计算。参数包括查询向量（q）、键值缓存（kvcache）、块表（block_table）、序列长度（cache_seqlens）等。2）benchmark/ 目录
●主要文件: bench_flash_mla.py
●作用: 用于对不同的多头注意力（Multi-Head Attention, MLA）实现进行基准测试和性能比较。
run_torch_mla：使用 PyTorch 实现的 MLA 基准测试。
run_flash_mla：使用 flash_mla 库实现的 MLA 基准测试。
run_flash_infer：使用 flashinfer 库实现的 MLA 基准测试。
run_flash_mla_triton：使用 Triton 实现的 MLA 基准测试
2）setup.py
●作用: 构建脚本，用于编译和安装 FlashMLA 模块。
3）csrc/ 目录
●文件:flash_api.cpp: C++ 接口，连接 Python 和 CUDA。flash_fwd_mla_bf16_sm90.cu: 核心 CUDA 内核 BF16 支持，针对 Hopper 架构（SM90）优化。flash_fwd_mla_fp16_sm90.cu：核心 CUDA 内核 FP16 支持。flash_mla.h, softmax.h, utils.h 等: 提供辅助函数和数据结构。
●作用: 实现了 FlashMLA 底层的 CUDA 实现和性能优化。
这部分代码使用 BF16（Brain Float 16）数据类型，以保障 Attention 计算精度。同时结合 FlashAttention 2/3 和 Cutlass 库，以实现高效注意力机制。
flash_mla.h：定义接口函数：
●get_mla_metadata(num_heads, head_dim, num_kv_heads, kv_head_dim, block_size, dtype)：获取 MLA meta 数据。
●flash_mla_with_kvcache(q, k, v, kvcache, seqlen, metadata, causal=True)：执行注意力计算。softmax.h：行 softmax 的计算（速度瓶颈）named_barrier.h：SM90 NamedBarrier 枚举同步。flash_fwd_mla_metadata.cu：定义了一个用于获取 MLA meta 数据的内核函数和一个调用该内核函数的主函数。
●get_mla_metadata_func：用于调用内核函数。使用 1 个线程块，每个线程块包含 32 个线程。并检查内核函数的启动是否成功。
Paged KV Cache 实现：
显存分块：以 64 为单位（block_size = 64），通过 block_table 维护逻辑块到物理显存的映射。
流水线：分离数据加载与计算阶段，通过 cp.async 实现异步数据预取。
flash_fwd_splitkv_mla_kernel：用于并行计算 Flash Attention 的前向传播。
flash_fwd_splitkv_mla_combine_kernel：用于合并多个分割的计算结果。

5. FlashMLA 的价值与意义

FlashMLA 是 DeepSeek 团队在 AI 性能优化领域的重要成果，实现了在英伟达 Hopper 架构 GPU 的高效 Inference。其价值在于：
1）通过开源鼓励开发者优化或适配其他硬件（如 AMD GPU 和其他 AI 芯片）。
2）鼓励开发者实现与现有加速框架（如 vLLM、SGLang 等）的集成。
是 DeepSeek 团队在 AI 性能优化领域的重要成果，实现了在英伟达 Hopper 架构 GPU 的高效 Inference。其价值在于：
1）通过开源鼓励开发者优化或适配其他硬件（如 AMD GPU 和其他 AI 芯片）。
2）鼓励开发者实现与现有加速框架（如 vLLM、SGLang 等）的集成。
强烈建议 OpenAI 把域名送给 DeepSeek。