在上週DeepSeek宣布本週將是開源週（OpenSourceWeek），並將連續開源五個軟體庫後。今日上午9：30時許，DeepSeek宣布開源了本次開源週首款程式碼庫－針對Hopper GPU進行最佳化的高效型MLA解碼核－FlashMLA。

在GitHub上，目前該專案開源6小時後便已收穫了超過5000Star收藏，並且擁有188個Fork（副本創建）。在聽到DeepSeek開源FlashMLA並迎來的快速的Star收藏和Fork數據增長後，某港股上市公司CTO在與新浪科技溝通中直呼：「太強了」。

另有專注於AI硬體研究並投資的投資人，在查看FlashMLA後告訴新浪科技，對於國產GPU而言，此次開源算是重大利好。 「之前的國產GPU卡，很弱。那現在可以透過FlashMLA提供的優化思路和方法論，嘗試讓國產卡大幅提升性能，即使架構不同，後面國產卡的推理性能提升將是順理成章的事兒」。

根據DeepSeek官方介紹，FlashMLA基於Hopper GPUs的有效MLA解碼內核，可針對可變長度序列進行最佳化。

在DeepSeek整个技术路线中，MLA（多头潜在注意力机制）是公司已经发布的V2、V3两款模型中，最为核心的技术之一。被用于解决计算效率和内存占用上的性能瓶颈，能够显著提升模型训练和推理效率，同时保持甚至增强模型性能。

先前，中國工程院院士、清華大學計算機系教授鄭緯民在與新浪科技溝通中曾提及：「DeepSeek自研的MLA架構為其自身的模型訓練成本下降，起到了關鍵作用。」他指出，「MLA透過改造注意力算子壓縮了KV Cache大小，實現了在同樣容量下可以儲存更多的KV Cache，該結構的整合eepSeek訓練成本低最關鍵的原因。

這次DeepSeek直接開放MLA解碼核－FlashMLA，意味著DeepSeek將最為核心的MLA底層程式碼直接免費開放，這讓廣大開發群體可以直接復用FlashMLA程式碼庫實現用更少的GPU伺服器完成同樣的任務，直接降低推理成本，這對於更多希望基於DeepSeek開源能力進行底層最佳化福利

有趣的是，DeepSeek這次開放的MLA解碼核，主要是針對Hopper GPU進行最佳化用途的。通常而言，Hopper GPU是指基於英偉達Hopper架構研發的H系列GPU產品。目前，英偉達該系列晶片已經發表H100、H800和H20等多款晶片。

根據DeepSeek方面介紹，在基準測試效能表現上，FlashMLA在英偉達H800 SXM5 GPU上可達到3000 GB/s 的記憶體速度以及580TFLOPS的運算上限。

公開資料顯示，根據美國出口管制規定，H800的頻寬上限設定為600 GB/s，相比一些旗艦產品降低。這意味著，使用FlashMLA優化後，H800的記憶體頻寬利用率可望進一步提高甚至突破H800 GPU理論上限，在記憶體存取上達到極致，能讓開發群體充分「壓榨」英偉達H系列晶片能力，以更少的晶片實現更強的模型性能，最大化GPU價值。

有專注於AI硬體研究並投資的投資人在查看FlashMLA後表示，「FlashMLA是能讓LLM在H800跑得更快、更高效的優化方案，尤其適用於高性能AI任務，他的核心是加速大語言模型的解碼過程，提高模型的響應速度和吞吐量，這對於實時生成任務（如聊chatbot等

雖然FlashMLA是針對Hopper GPU的最佳化程式碼庫，但對於國產GPU而言，此次開源也有利。上述投資人在查看FlashMLA後表示，對於國產GPU而言，此次開源算是重大利多。 「之前的國產GPU卡，很弱。那現在可以透過FlashMLA提供的優化思路和方法論，嘗試讓國產卡大幅提升性能，即使架構不同，後面國產卡的推理性能提升將是順理成章的事兒」。