本文分析了KV缓存优化,探讨了DeepSeek的MLA架构如何演变为vLLM和SGLang,强调推理效率在生成AI商业化中的重要性。KV缓存管理成为主要瓶颈,文章还讨论了不同注意力机制对内存带宽的影响,以及低秩压缩和系统软件管理的重要性。
DeepSeek推出FlashMLA,突破H800性能限制,显著降低计算成本。该解码内核专为Hopper GPU优化,支持BF16,提升内存和推理效率。MLA架构通过低秩压缩技术减少存储需求,推理成本大幅降低,受到全球关注。
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