MLA

生成1个token，需要多少KV Cache开销？

引言本文将对比使用MHA(Multi-HeadAttention)、MQA(Multi-QueryAttention)、GQA(Grouped-QueryAttention)和MLA(Multi-HeadLatentAttention
JasonLiu1919·2025-06-26 19:54

DeepSeek 大型 MoE 模型大规模部署压测学习

DeployingDeepSeekwithPDDisaggregationandLarge-ScaleExpertParallelismon96 H100GPUs》的中文总结，以及对您提到的几个术语（MLA
andyguo·2025-06-18 12:14

DeepSeek 源码解构：从 MoE 架构到 MLA 的工程化实现

在机器学习和深度学习的领域中，**MoE（MixtureofExperts）架构和MLA（Multi-LevelArchitecture）**的工程化实现已成为极具前景和挑战的技术路线。
威哥说编程·2025-06-18 02:08

DeepSeek 赋能医疗新生态：远程会诊智能化转型之路

智能医疗远程会诊系统概述2.1系统定义与架构2.2发展历程与现状2.3面临的挑战三、DeepSeek技术剖析3.1DeepSeek简介3.2核心技术原理3.2.1混合专家架构（MoE）3.2.2多头潜在注意力（MLA
奔跑吧邓邓子·2025-06-06 05:55

DeepSeek、豆包、AI 材料星 哪款是 体制内 秘书 智能写作神器？

一、功能特点对比DeepSeek：推理与创作的多面手DeepSeek采用混合专家模型（MoE）和多头潜注意力（MLA）等先进技
JiCengXiaoXing·2025-06-05 15:52

【笔记】MLA矩阵吸收分析

文章目录一、张量运算的计算量1.FLOPs定义2.张量计算顺序对计算量的影响二、MLA第一次矩阵吸收的计算量分析1.原始注意力计算2.MLA源代码中的吸收方式3.提前吸收4.比较分析4.1比较顺序1和顺序
WK-Q·2025-06-05 05:12

DeepSeek 赋能智能客服：多轮对话策略的破局与升级

多轮对话关键技术2.2现存问题与挑战三、DeepSeek技术深度解析3.1DeepSeek核心架构3.1.1Transformer架构3.1.2混合专家架构（MoE）3.2关键技术亮点3.2.1多头潜在注意力（MLA
奔跑吧邓邓子·2025-06-02 12:38

DeepSeek 赋能车路协同：智能交通的破局与重构

2.2系统构成2.3发展现状与挑战三、DeepSeek技术剖析3.1DeepSeek简介3.2核心技术原理3.2.1Transformer架构3.2.2混合专家架构（MoE）3.2.3多头潜在注意力（MLA
奔跑吧邓邓子·2025-06-02 12:38

DeepSeek 开发接入技术难点解析：从模型架构到工程落地的实战指南

一、核心技术难点全景透视DeepSeek作为国产大模型的标杆，其技术架构深度融合了MoE（混合专家系统）、MLA（多头潜在注意力）和DeepEP分布式通信库等创新设计。
与AI共生·2025-05-29 19:56

MLA：Transformer的智能变形金刚——解密多头潜在注意力的进化密码

第一章MLA的进化之路：从MHA到智能变形1.1变形金刚的诞生背景当LLM模型规模突破万亿参数量级时，传统Transformer的注意力机制开始显现"成长的烦恼"：训练阶段计算密集、推理阶段内存吃紧。
TGITCIC·2025-05-26 18:15

DeepSeek源码解构：从MoE架构到MLA的工程化实现

文章目录**一、代码结构全景：从模型定义到分布式训练****二、MoE架构：动态路由与稀疏激活的工程化实践****1.专家路由机制（带负载均衡）****数学原理：负载均衡损失推导****三、MLA注意力机制
程序边界·2025-05-23 11:36

DeepSeek-V2：高效MoE与MLA创新架构

详细分析：核心观点：DeepSeek-V2通过创新的Mixture-of-Experts(MoE)架构和Multi-headLatentAttention(MLA)机制，显著提升了模型性能并降低了训练和推理成本
weixin_57060548·2025-05-22 12:40

【人工智能】DeepSeek的崛起-下一代AI模型的秘密武器

本文深入探讨DeepSeek崛起背后的技术秘密，聚焦其创新的混合专家架构（MoE）、多头潜注意力机制（MLA）、强化学习优化（GRPO）以及多标
蒙娜丽宁·2025-05-12 19:21

全面解析DeepSeek算法细节(3) —— Multi-head Latent Attention (MLA)

概述MultiheadLatentAttention(MLA)是一种旨在提升计算效率的注意力机制，它通过将Key-Query-Value(KQV)矩阵投影到一个低维潜在空间，显著降低计算和内存成本。
算法熔炉·2025-05-09 20:29

【AI学习】Transformer深入学习（二）：从MHA、MQA、GQA到MLA

前面文章：《Transformer深入学习（一）：Sinusoidal位置编码的精妙》一、MHA、MQA、GQA为了降低KVcache，MQA、GQA作为MHA的变体，很容易理解。多头注意力（MHA）：多头注意力是一种在Transformer架构中广泛使用的注意力机制，通过将查询、键和值分别投影到多个不同的空间上，然后并行计算这些空间上的注意力得分，从而获得更加丰富和细致的特征表示。多查询注意力（
bylander·2025-04-29 15:44

DeepSeek开源周发布MOE架构千亿级模型部署秘籍

MOE架构千亿级模型部署秘籍原创NLP轻松谈NLP轻松谈2025年03月03日10:02北京第一天（2月24日）：FlashMLAFlashMLA是一个针对英伟达HopperGPU（如H800）优化的高效MLA
强化学习曾小健·2025-04-27 02:07

大模型面经 | 春招、秋招算法面试常考八股文附答案（RAG专题二）

、秋招算法面试常考八股文附答案（RAG专题一）大模型面经|春招、秋招算法面试常考八股文附答案（一）大模型面经|春招、秋招算法面试常考八股文附答案（二）一文搞懂DeepSeek核心技术-多头潜在注意力（MLA
皮先生!·2025-04-23 06:25

DeepSeek投喂数据训练AI教程

其采用的稀疏激活混合专家（MoE）架构和多头潜在注意力（MLA）机制，显著提升了模型对垂直领域数据的适应能力。
摆烂大大王·2025-04-22 00:47

深度剖析：DeepSeek V3 与 R1 版本的全面对比

二、DeepSeekV3版本（一）模型架构采用前沿的混合专家模型（MoE）与多头潜在注意力机制（MLA）的深度融合，能够动态分配计算资源，高效处理复杂的语言模式和语义关系。
ghs_gss·2025-04-19 21:03

DeepSeek 与其他大模型的横向多维度对比

二、模型架构1.DeepSeek采用创新的混合专家模型（MoE）、多头潜在注意力机制（MLA）和RMSNorm技术相结合，这种架构使DeepSeek能够更灵活高效地处理复杂数据，精准捕捉丰富的上下文信息
ghs_gss·2025-04-19 21:33

四种参考文献格式（AMA、APA、MLA、NLM）简介及使用方法

李升伟整理以下是四种常见参考文献格式（AMA、APA、MLA、NLM）的简介及使用方法：1.AMA格式(AmericanMedicalAssociation)用途：主要用于医学、生物科学领域，常见于医学期刊
lisw05·2025-04-16 05:56

deepseek开源周的所有项目总结报告

以下是对这五个项目的详细总结报告：1.FlashMLA（2月24日发布）FlashMLA是DeepSeek首个开源的代码库，针对NVIDIAHopper架构GPU（如H800）优化的高效多层注意力（MLA
LisaHusband·2025-04-06 03:40

[论文笔记] Deepseek技术报告解读: MLA&MTP

1.RMSNorm归一化层classRMSNorm(nn.Module):def__init__(self,dim:int,eps:float=1e-8):super().__init__()self.eps=epsself.weight=nn.Parameter(torch.ones(dim))#可学习的缩放参数def_norm(self,x:torch.Tensor):returnx*torc
心心喵·2025-04-05 10:49

DeepSeek技术全景解析：DeepSeek多头隐式注意力（MLA）解析

今天，我们将详细解析一种极具创新性的注意力机制——DeepSeek的多头隐式注意力（MLA）。
AGI大模型资料分享员·2025-04-01 17:20

Deepseek V3、豆包、百度秒哒在AI人工智能无代码编程方面的差异分析?

一、技术背景与核心优势对比工具名称DeepseekV3豆包百度秒哒技术架构参数量：671B（实际激活37B）创新点：MLA（多头潜在注意力）与DeepSeekMoE结构支持上下文长度128k训练成本低（
gzgenius·2025-03-27 16:39

常用参考文献GB/T 7714， MLA ，APA格式区别

常用参考文献GB/T7714，MLA，APA格式区别1.
传感器研习社·2025-03-25 22:57

DeepSeek-R1大模型微调技术深度解析：架构、方法与应用全解析

Transformer框架增强基于改进型Transformer架构，结合多头注意力机制（MLA）与动态权重分配技术，优化了长程依
大势下的牛马·2025-03-22 00:58

【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署

为了实现高效推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。
Nerous_·2025-03-21 19:15

Deepseek-R1大模型微调实战技术深度解析

一、Deepseek-R1架构特性与微调适配性分析1.1核心架构创新对微调的影响Deepseek-R1基于Deepseek-V3-Base架构，通过MoE（Mixture-of-Experts）与MLA
大势下的牛马·2025-03-16 00:14

DeepSeek开源：FlashMLA深度解析：Hopper架构上的大模型推理革命

这款专为NVIDIAH800/H100系列优化的MLA（Multi-headLatentAttention）解码内核，通过突破性算法设计与硬件协同优化，在可变长度序列处理场景中实现了3000GB/s内存带宽与
花生糖@·2025-03-15 03:55

DeepSeek 面试题精选

创新点：使用多头潜在注意力（MLA）技术，通过低秩压缩降低KV缓存需求
CarlowZJ·2025-03-14 14:00

目前人工智能的发展，判断10年、20年后的人工智能发展的主要方向，或者带动的主要产业

中国通过DeepSeek等技术创新（如MLA注意力机制、FP8混合精度训练）突破算力瓶颈，实现与美国顶尖模型性能对标，成本降低至558万美元/项目。技术突破：量子
meisongqing·2025-03-14 09:23

DeepSeek开源第一弹！突破H800性能上限，FlashMLA重磅开源

FlashMLA是一个针对HopperGPU优化的高效MLA（Multi-HeadLatentAttention）解码内核，支持变长序列处理，现在已经投入生产使用。
开源项目精选·2025-03-12 14:54

Deepseek的底层架构思维构成

专业解释一、核心架构组件：注意力机制与专家模型的革新1.多头潜在注意力机制（MLA）功能与作用：MLA是DeepSeek对传统Transformer注意力机制的创新改进。
堕落年代·2025-03-04 19:09

大模型时代的DeepSeek突围之路：从模型部署到场景落地全解析

引言在GPT-4、Claude3等通用大模型激烈角逐的战场中，DeepSeek凭借独特的MoE、MLA、MTP等架构技术崭露头角。
zhangjiaofa·2025-03-02 15:29

DeepSeek技术全景解析：架构创新与行业差异化竞争力

一、DeepSeek技术体系的核心突破架构设计：效率与性能的双重革新Multi-headLatentAttention(MLA)：通过将注意力头维度与隐藏层解耦，实现显存占用降低30%的同时支持4096
二进制coder·2025-03-01 01:40

【有啥问啥】深入了解 FlashMLA：Hopper GPU 的高效 MLA 解码内核

深入了解FlashMLA：HopperGPU的高效MLA解码内核简介在人工智能(AI)领域，特别是大型语言模型(LLM)领域，对计算效率和速度的需求持续增长。
有啥问啥·2025-02-28 09:12

浅析 DeepSeek 开源的 FlashMLA 项目

FlashMLA项目DeepSeek开源周Day1（2025年2月24日）放出的开源项目——FlashMLA，是一款针对Hopper架构GPU高效多层级注意力(Multi-LevelAttention,MLA
X.Cristiano·2025-02-27 20:18

技术硬核：突出FP8、3倍速度、90%成本暴降等技术参数，强化可信度

DeepSeek近期开源项目详细分析1.FlashMLA：大模型推理效率革命技术特点：首个开源项目FlashMLA是针对英伟达Hopper架构GPU（如H800）优化的高效多头潜在注意力（MLA）解码内核
guzhoumingyue·2025-02-26 20:45

全面分析 DeepSeek 的新开源 FlashMLA

导言著名的人工智能公司DeepSeek最近开源了FlashMLA，这是一款针对HopperGPU上的多头潜意识（MLA）进行了优化的高性能解码内核。
X.Cristiano·2025-02-26 19:34

云原生周刊：云原生和 AI

FlashMLA是专为NVIDIAHopper架构GPU（如H100、H800）优化的高效多头潜在注意力（MLA）解码内核，旨在提升大模型推理性能，特别是针对可变长度序列进行了优化。
·2025-02-26 19:58

DeepSeek-R1秘籍轻松迁移，只需原始数据0.3% | 邱锡鹏团队联合出品

DeepSeek-R1背后关键——多头潜在注意力机制（MLA），现在也能轻松移植到其他模型了！而且只需原始数据的0.3%~0.6%。
·2025-02-24 19:13

深度学习革命背后：DBN、AlexNet、GAN 等神级架构，究竟藏着怎样的 AI 崛起密码？（附deepseek）

**多头潜在注意力（MLA）**3.*
universe_code·2025-02-23 15:35

DeepSeek核心技术 MoE（混合专家模型）

在DeepSeek-V2的基础上，采用MLA（多头潜在注意力）和DeepSeekMoE进行高效的推理和经济的训练。
baiyi666_888·2025-02-23 01:22

DeepSeek与ChatGPT：AI语言模型的全面对决

以下从多个维度对两者进行对比分析：一、技术路线与核心优势DeepSeek：算法创新与成本优化混合专家模型（MoE）与MLA技术：DeepSeek采用混合专家模型框架，通过动态选择专家模型处理复杂任务，结合多头潜在注意力机制
芯作者·2025-02-19 08:38

【有啥问啥】DeepSeek 技术原理详解

DeepSeek技术原理详解DeepSeek是一款具有突破性技术的大型语言模型，其背后的技术原理涵盖了多个方面，以下是对其主要技术原理的详细介绍：架构创新多头潜在注意力机制（MLA）传送门链接:DeepSeekV3
有啥问啥·2025-02-18 19:34

DeepSeek对AI领域的变革性影响分析报告

二、技术突破：算法效率与成本革命架构创新：MOE与MLA技术优化DeepSeek采用混合专家系统（MoE
芝士AI吃鱼·2025-02-18 05:57

DeepSeek底层揭秘——多头潜在注意力MLA

目录1.多头潜在注意力（MLA）2.核心功能3.技术要素4.难点挑战暨含解决方案5.技术路径6.应用场景7.实际案例：DeepSeek8.最新研究与技术进展9.未来趋势猫哥说1.多头潜在注意力（MLA）
9命怪猫·2025-02-17 11:33

AI大模型的技术突破与传媒行业变革

这一突破的核心在于三大技术创新：MoE架构升级：通过部署256个细粒度专家网络，减少知识冗余，提升模型效率；MLA注意力机制：动态压缩推理过程中的缓存需求，降低GPU内存
AIQL·2025-02-17 07:52

Pytorch实现一个简单DeepSeek中的MLA多头潜在注意力架构

首先，MLA是什么？可能是指Multi-HeadLocalAttention，即多头局部注意力，这种机制通常用于减少计算量，特别是在处理长序列时，每个头只关注局部区域。
DukeYong·2025-02-13 19:38
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