在AI技术飞速发展的今天，大模型已成为推动人工智能应用落地的核心引擎。然而，随着模型规模的不断扩大，推理效率低、资源消耗高等问题也逐渐凸显。
为了解决这一行业痛点，2025年2月24日，深度求索（DeepSeek）在首届“开源周”活动上，正式发布了首个开源代码库——FlashMLA
什么是FlashMLA？
FlashMLA是一个能让大语言模型在H800这样的GPU上跑得更快、更高效的优化方案，尤其适用于高性能AI任务。这一代码能够加速大语言模型的解码过程，从而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、文本生成等）尤为重要。
FlashMLA的用处
1.算力调用提升，降本增效
具体来说，FlashMLA可以突破GPU算力瓶颈，降低成本。传统解码方法在处理不同长度的序列（如翻译不同长度的输入文本）时，GPU的并行计算能力会被浪费，就像用卡车运小包裹，大部分空间闲置。而FlashMLA的改进是：通过动态调度和内存优化，将HopperGPU（如H100）的算力“榨干”，相同硬件下吞吐量显著提升。这意味着用户可以调用更少的GPU来完成同样的任务，大幅降低了推理成本。
2. 推理速度提升
经DeepSeek 实测，FlashMLA在 H800SXM5 平台上（CUDA12.6），在内存受限配置下可达最高 3000GB/s，在计算受限配置下可达峰值 580TFLOPS，可谓是速度提升巨大。
FlashMLA 的使用场景
实时生成任务：如聊天机器人、文本生成、实时翻译等需要低延迟、高吞吐量的场景。
大模型推理加速：适用于GPT、BERT等大规模语言模型的推理任务。
节约推理成本：通过减少GPU 使用量，显著降低推理成本，适合中小企业或硬件资源有限的环境。
目前该项目已支持在GITHUB上下载，想要体验的同学可以通过下方地址自行搭载哦~
deepseek-ai/FlashMLA，参数如下图所示；
当然，手握消费级显卡的小伙伴也不要灰心~合理运用PC硬件，本地部署一套DeepSeek-R1(INT-4)模型用来办公、学习也是不错的选择！当然，最好是使用影驰最新推出的GeForceRTX 50系列显卡来进行本地部署！
影驰GeForceRTX 50系列显卡采用NVIDIA全新Blackwell架构，搭载第二代Transformer引擎，支持4位浮点(FP4) AI，从而加速大语言模型(LLM) 和专家混合模型(MoE)的推理和训练！选择它们作为你的生产力显卡，可以说是再合适不过！欢迎各位小伙伴们前往影驰官方商城选购哦~
