“源神”DeepSeek 突破H800性能上限 FlashMLA重磅开源 算力成本还能降

DeepSeek发布为英伟达Hopper GPU优化的高效MLA解码内核FlashMLA，专门设计用于处理可变长度序列，展现出卓越的计算效率。分析称，通过使用FlashMLA，可以在更少的Hopper GPU服务器的情况下部署完成相同的任务量，而无需昂贵的硬件升级，使推理成本大大下降。

300行代码榨干H800、比英伟达更懂GPU、6.6TiB/s数据高铁……“开源周”活动最深远的意义，或在于其验证了DeepSeek“低成本高性能”的技术路径。

2 月 24 日，DeepSeek 第一天的开源项目 FlashMLA 正式发布。 DeepSeek 官方在 X 平台发文称： 「很荣幸能分享 FlashMLA —— 我们专为 Hopper GPU 优化的高效 MLA 解码内核，不仅支持变长序列处理，现在已经投入生产使用。 ✅ 支持 BF16 ✅ 分页 KV 缓存（块大小 64） ⚡ 在 H800 上实现 3000 GB/s 的内存带宽 & 580 TFLOPS 的计算性能」 据官方介......

幻方代表了开源相对闭源的胜利，其贡献将促进开源社区繁荣，并可能导致北美闭源模型API价值归零。幻方在降低推理成本方面表现突出，其架构能轻松支持各种类型的卡，推理成本的降低将促进应用繁荣，拉动更大算力需求。

DeepSeek因“服务器资源紧张”突然暂停API服务充值，引发外界对其算力不足的猜测。分析认为，DeepSeek可能难以满足日益增长的需求，如果这种情况持续下去，DeepSeek可能只能借鉴OpenAI的做法，加大对基础设施的投资。