二是 多头潜在注意力（MLA）机制 ，最早可追溯到《Attention Is All You Need》这篇论文，后被DeepSeek再次带火。它关注的是在不同层之间如何融合注意力信息，能减少每一层的冗余计算。

凭“MoE+MLA+MTP”成为效率狂魔 自打DeepSeek-V2发布以来，这个AI模型就以高效而闻名，大家对此估计也都有所耳闻，甚至一度被网友称为“三低一高 ...

别急，我们整理了一份 FlashMLA 速通指南。 据官方介绍，FlashMLA 是一个针对 Hopper GPU 优化的高效 MLA（Multi-Head Latent Attention）解码内核，支持变长序列 ...

DeepSeek-V3/R1 凭借 61 层神经网络、58 层 MoE 架构及 14906 个专家，在高效推理与经济性上实现突破。其 MLA 机制有效压缩键值缓存，降低内存占用，多 Token ...

Psyche是一个基于 Deepseek的V3 MLA架构 的 去中心化训练网络 ，测试网首次启动时直接对 40B参数LLM 进行预训练，可以在 单个H/DGX 上训练，并在3090 GPU上运行。

快科技2月24日消息，据报道，DeepSeek宣布启动“开源周”，首个开源的代码库为Flash MLA。 这是一个针对Hopper GPU优化的高效MLA解码内核，专为处理可变 ...