DeepSeek 代码库开源进度 1/5：为 Hopper GPU 优化的高效 MLA 解码内核 FlashMLA

2 月 24 日消息，DeepSeek 今日启动“开源周”，首个开源的代码库为 FlashMLA—— 针对 Hopper GPU 优化的高效 MLA 解码内核，专为处理可变长度序列而设计。据介绍，FlashMLA 的灵感来自 FlashAttention 2&3 和 cutlass 项目。

附开源地址：https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA

官方对其的介绍大意如下：

需求：

• Hopper GPU

• CUDA 12.3 及以上版本

• PyTorch 2.0 及以上版本

安装：

python setup.py install

benchmark：

python tests/test_flash_mla.py

使用 CUDA 12.6，H800 SXM5 在内存受限配置下可达 3000 GB/s 带宽，在计算受限配置下可达 580 TFLOPS 算力。

用法：

from flash_mla import get_mla_metadata flash_mla_with_kvcache
tile_scheduler_metadata num_splits = get_mla_metadata(cache_seqlens s_q * h_q // h_kv h_kv)
for i in range(num_layers):
    
    o_i lse_i = flash_mla_with_kvcache(
        q_i kvcache_i block_table cache_seqlens dv,
        tile_scheduler_metadata num_splits causal=True,
    )

引用：

@misc{flashmla2025,
      title={FlashMLA: Efficient MLA decoding kernel}, 
      author={Jiashi Li},
      year={2025},
      publisher = {GitHub},
      howpublished = {\url{https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA}},
}

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