FlashMLA

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简介:

FlashMLA 是一个针对 Hopper GPU 优化的高效 MLA 解码内核,适用于变长序列服务。

功能:

支持 BF16 数据格式,提升计算效率和精度。

提供分页 kvcache,块大小为 64,优化内存管理。

兼容 Hopper GPU 架构,充分利用硬件加速能力。

支持 CUDA 12.3 及以上版本,确保与最新技术的兼容性。

通过 PyTorch 2.0 集成,易于在现有深度学习项目中使用。

需求人群:

"FlashMLA 适用于需要高效计算和内存管理的深度学习研究人员和开发者,特别是在自然语言处理和计算机视觉领域。它能够显著提升模型的推理速度和效率,适用于需要处理大规模数据和复杂计算任务的场景。"

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