近日，深度求索（DeepSeek）团队宣布推出其最新研发的Flash Multi-Head Latent Attention（Flash MLA）技术，为自然语言处理领域带来了重大突破。这项技术创新性地优化了大语言模型的注意力机制，显著降低了计算复杂度并提升了模型效率。
据官方介绍，Flash MLA通过创新算法将每个查询与键值对的计算量减少了93.3%，大幅降低了推理阶段的成本和硬件资源消耗。这一技术不仅使模型能够更高效地处理长上下文文本，还在性能上接近甚至超越了行业顶尖模型如谷歌Gemini 2.0 Flash Thinking。
此外，Flash MLA技术显著提升了硬件利用率，在高性能GPU（如Hopper架构的H100）上的表现尤为突出。目前，已有超过5万台Hopper GPU用于支持该项技术的研究与应用，总投资额达到5亿美元。这一技术的发布不仅推动了AI技术的发展，也为行业带来了新的发展机遇。
DeepSeek团队表示，Flash MLA的成功标志着其在大语言模型优化领域的又一重要突破，未来将继续致力于推动AI技术的创新与落地。
近日，深度求索（DeepSeek）团队宣布推出其最新研发的Flash Multi-Head Latent Attention（Flash MLA）技术，为自然语言处理领域带来了重大突破。这项技术创新性地优化了大语言模型的注意力机制，显著降低了计算复杂度并提升了模型效率。
据官方介绍，Flash MLA通过创新算法将每个查询与键值对的计算量减少了93.3%，大幅降低了推理阶段的成本和硬件资源消耗。这一技术不仅使模型能够更高效地处理长上下文文本，还在性能上接近甚至超越了行业顶尖模型如谷歌Gemini 2.0 Flash Thinking。
此外，Flash MLA技术显著提升了硬件利用率，在高性能GPU（如Hopper架构的H100）上的表现尤为突出。目前，已有超过5万台Hopper GPU用于支持该项技术的研究与应用，总投资额达到5亿美元。这一技术的发布不仅推动了AI技术的发展，也为行业带来了新的发展机遇。
DeepSeek团队表示，Flash MLA的成功标志着其在大语言模型优化领域的又一重要突破，未来将继续致力于推动AI技术的创新与落地。
FlashMLA开源项目地址：https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA
