DeepSeek ได้เริ่มต้นสัปดาห์ Open Source ของพวกเขาอย่างดุเดือดด้วยการประกาศ FlashMLA — เคอร์เนลการถอดรหัส MLA ที่ล้ำสมัยซึ่งสร้างขึ้นสำหรับ GPU Hopper ของ NVIDIA การประกาศนี้ทำให้ชุมชนเทคโนโลยีตื่นเต้น และผู้คนต่างตื่นเต้นที่จะแข่งขันกับสิ่งที่การอัปเดตนี้หมายถึงสำหรับกระบวนการ AI

มองหาวิธีที่จะใช้พลัง AI ในการสร้างและตัดต่อวิดีโออย่างไร้รอยต่อ? Anakin AI คือแพลตฟอร์มที่คุณต้องการ! ด้วยชุดเครื่องมือ AI สร้างวิดีโอที่ล้ำสมัย — รวมถึง Runway ML, Minimax Video 01, Tencent Hunyuan Video, และอื่นๆ — คุณสามารถนำวิสัยทัศน์สร้างสรรค์ของคุณไปสู่ชีวิตได้อย่างง่ายดาย ไม่ว่าคุณจะเปลี่ยนฉาก สร้างลำดับภาพยนตร์ หรือปรับแต่งการตัดต่อด้วยโมเดล AI ขั้นสูง Anakin AI มีทุกสิ่งที่คุณต้องการ

🚀 เริ่มสร้างวันนี้! สำรวจเครื่องมือวิดีโอ AI ที่นี่: Anakin AI Video Generation

เริ่มใช้งานฟรี!

Anakin.ai - One-Stop AI App Platform

Generate Content, Images, Videos, and Voice; Craft Automated Workflows, Custom AI Apps, and Intelligent Agents. Your exclusive AI app customization workstation.

Anakin.ai

FlashMLA คืออะไร?

FlashMLA เป็นเคอร์เนลเฉพาะที่ออกแบบมาเพื่อเร่งกระบวนการถอดรหัสสำหรับ Multi-head Latent Attention (MLA) ในความหมายที่เข้าใจง่าย มันช่วยให้โมเดล AI จัดการกับลำดับที่มีความยาวแตกต่างกันได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ไม่ว่าคุณจะสนใจการประมวลผลภาษาธรรมชาติหรือภารกิจ AI อื่นๆ เครื่องมือนี้พร้อมที่จะสร้างผลกระทบอย่างมาก

คุณสมบัติหลักและประสิทธิภาพ

การสนับสนุน BF16

หนึ่งในคุณสมบัติที่โดดเด่นของ FlashMLA คือการสนับสนุนความแม่นยำ BF16 (Brain Float 16) ด้วยการใช้ BF16 เคอร์เนลจะลดการใช้หน่วยความจำโดยไม่สูญเสียความแม่นยำที่โมเดล AI ขนาดใหญ่ต้องการ ผู้ใช้ได้ร้องเพลงสรรเสริญถึงมัน โดยชี้ให้เห็นว่านี่คือการเปลี่ยนเกมที่แท้จริงในการจัดการการคำนวณที่หนักหน่วง

Paged KV Cache

อีกหนึ่งด้านที่น่าสนใจคือแคชคีย์-ค่าแบบเพจซึ่งมาพร้อมกับขนาดบล็อก 64 การจัดตั้งนี้จัดการหน่วยความจำได้อย่างมีประสิทธิภาพและช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการสรุปผล มันเหมือนกับการมีกล่องเครื่องมือที่จัดระเบียบดีซึ่งมีเครื่องมือทุกอย่างอยู่ในที่ที่คุณต้องการ

มาตรวัดที่น่าประทับใจ

ในแง่ของประสิทธิภาพ FlashMLA ไม่ทำให้ผิดหวัง บน GPU H800 SXM5 มันมีความเร็วสูงถึง 3000 GB/s ในสถานการณ์ที่ใช้หน่วยความจำ และสามารถทำงานสูงถึง 580 TFLOPS เมื่อภารกิจอยู่ในช่วงการคำนวณ ตัวเลขเหล่านี้ไม่เพียงแต่ทำให้ประทับใจ — พวกมันเป็นหลักฐานถึงวิศวกรรมที่ยอดเยี่ยมเบื้องหลังเคอร์เนล

FlashMLA โดดเด่นอย่างไร

FlashMLA ได้แรงบันดาลใจจากโปรเจ็กต์ที่มีชื่อเสียงเช่น FlashAttention และ CUTLASS ของ NVIDIA ถูกสร้างขึ้นโดยมุ่งเน้นที่ประสิทธิภาพและความพร้อมในการผลิต ซึ่งช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถรวมเข้าไปในกระบวนการทำงานของพวกเขาได้อย่างราบรื่น ผู้คนในชุมชนได้กล่าวอย่างรวดเร็วว่านี่คือเครื่องมือที่ไม่ควรพลาดสำหรับคนที่จริงจังเกี่ยวกับการผลักดันขีดจำกัดของประสิทธิภาพ AI

การรวมและการติดตั้ง

สำหรับผู้ที่ต้องการเริ่มต้น การติดตั้งง่ายเหมือนพาย ด้วย GPU Hopper, CUDA 12.3 หรือสูงกว่า และ PyTorch 2.0 หรือสูงกว่า คุณสามารถติดตั้ง FlashMLA โดยใช้คำสั่งง่ายๆ:python setup.py install

เมื่อถูกติดตั้งแล้ว คุณสามารถรันการทดสอบด้วย:python tests/test_flash_mla.py

ขั้นตอนที่ตรงไปตรงมานี้ได้รับการตอบรับที่ดีจากผู้พัฒนา หลายคนได้แบ่งปันความเห็นที่ดีเกี่ยวกับวิธีที่ FlashMLA ทำให้โครงการของพวกเขาเปลี่ยนแปลงไปในทางที่ดี

ภาพรวมที่ใหญ่กว่า

การเปิดตัว FlashMLA ของ DeepSeek เป็นเครื่องหมายเริ่มต้นของสัปดาห์แห่งนวัตกรรม Open Source ที่น่าตื่นเต้น บริษัทไม่ได้หยุดอยู่แค่นี้ — พวกเขากำลังเชิญชวนผู้พัฒนาจากทั่วโลกให้ร่วมมือกันสร้างเทคโนโลยีใหม่นี้ ขณะที่ AI ยังคงพัฒนา เครื่องมืออย่าง FlashMLA เล่นบทบาทสำคัญในการทำให้ AI ขั้นสูงเข้าถึงได้และมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ผู้พัฒนาและผู้ที่หลงใหลในเทคโนโลยีกำลังให้ความสนใจกับโครงการนี้อย่างใกล้ชิด ด้วย FlashMLA DeepSeek ได้แสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นที่ชัดเจนในการผลักดันขีดจำกัด และการประกาศนี้เป็นเพียงยอดของภูเขาน้ำแข็งในระหว่างสัปดาห์ Open Source

ความคิดสุดท้าย

การแนะนำ FlashMLA โดย DeepSeek ทำให้ทุกคนพูดถึง ด้วยการสนับสนุนที่แข็งแกร่งสำหรับ BF16, แคชคีย์-ค่าที่มีลักษณะเฉพาะ, และมาตรวัดประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยม มันชัดเจนว่าเครื่องมือนี้ตั้งใจที่จะกำหนดใหม่ให้กับประสิทธิภาพในการประมวลผล AI หากคุณอยู่ในวงการ AI ตอนนี้เป็นเวลาที่จะสำรวจว่า FlashMLA จะทำอะไรให้กับคุณได้บ้าง โปรดติดตามการอัปเดตเพิ่มเติมเมื่อ DeepSeek ยังคงเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ๆ ที่น่าตื่นเต้นตลอดทั้งสัปดาห์ Open Source