FlahMLA

一款专为英伟达Hopper架构GPU优化的高效解码内核，高度提升H800 GPU的性能在H800上实现3000 GB/s内存带宽，及580 TFLOPS的计算性能针对大语言模型解码过程进行深度优化。重构内存访问和计算流程，提升变长序列处理的效率分页KV缓存（块大小64）支持BF16使用要求：Hopper GPUCUDA 12.3及更高版本PyTorch 2.0及以上版本?地址：https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA[heading3]Grok APP实时语音模式已经上线[content]需要Premium+或SuperGrok用户才可以使用[heading3]Signs：英伟达推出的AI手语学习应用[content]Signs是一个旨在支持ASL学习（用于教授如何使用美国手语。）和可访问AI应用程序开发的交互式网络平台。手语学习者可以访问该平台经过验证的ASL手势库，借助演示手势的3D虚拟形象来扩大词汇量，并使用分析网络摄像头镜头的AI工具来实时接收有关其手势的反馈。用户在使用的过程中同时帮助建立ASL视频数据集。[Coat-Alex.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Rn1mb6xhOomqYcxMrMLcJDcMnnd?allow_redirect=1)?地址：https://blogs.nvidia.com/blog/ai-sign-language/?linkId=100000341490015[signs-ai.com](https://signs-ai.com/)如有任何问题请联系后台~电子邮箱：alolg@163.com

《[一文详解DeepSeek开源的FlashMLA，他们才是真正的“源神”。](https://mp.weixin.qq.com/s/I3UMh19L8mQnAewBMa9YqQ)》DeepSeek开源的FlashMLA是针对NVIDIA Hopper架构的高效MLA解码内核，优化了长序列的推理速度，达到3000 GB/s内存带宽和580 TFLOPS计算性能。它的核心在于多头潜在注意力（MLA）加速解码，支持动态序列，完美应对复杂输入。

《[一文详解DeepSeek开源的FlashMLA，他们才是真正的“源神”。](https://mp.weixin.qq.com/s/I3UMh19L8mQnAewBMa9YqQ)》DeepSeek开源的FlashMLA是针对NVIDIA Hopper架构的高效MLA解码内核，优化了长序列的推理速度，达到3000 GB/s内存带宽和580 TFLOPS计算性能。它的核心在于多头潜在注意力（MLA）加速解码，支持动态序列，完美应对复杂输入。《[Midjourney·21-styles 105-prompt.2025.2.24.pdf](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/BZIxwAQZyiQ4O2k43nhcxlSnn9f)》21个mj风格。105个prompt《[逐篇讲解DeepSeek、Kimi、MiniMax注意力机制新论文——“硬件上的暴力美学](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/67bb3696606e5c5940533ef4)》DeepSeek和Kimi又一次技术对垒。在同一天发布论文，两篇集中在改进注意力机制以处理长文本任务上。而春节前，MiniMax也发布了一篇注意力机制相关的论文。张小珺邀请MIT计算机科学与人工智能实验室的在读博士松琳，来给大家解读。