NVIDIA H 系列 GPU与deepseek开源FlashMLA

NVIDIA H 系列 GPU 介绍

1. H20
  • 概述: H20 是 NVIDIA 为中国市场设计的特制 GPU,基于 Hopper 架构。由于出口限制,它是 H100 的削减版,平衡了合规性与 AI 性能。
  • 规格: 96GB HBM3 内存,带宽 4 TB/s,FP8 精度下约 296 TFLOPS。
  • 特点: 计算能力不如 H100,但内存带宽优异,推理任务(如 70B 参数模型)表现突出,延迟比 H100 低约 20%。
  • 现状: 已于 2024 年底量产。
2. H100
  • 概述: H100 是 Hopper 架构的旗舰,2022 年发布,是当时最强 AI GPU。
  • 规格: 80GB HBM3,带宽 3.35 TB/s,FP8 下 3958 TFLOPS,14,592 个 CUDA 核心。
  • 特点: 配备 Transformer Engine 和 NVLink 4.0,功耗 700W(SXM5)。
3. H200
  • 概述: H200 是 H100 的升级版,2024 年发布,首款采用 HBM3e 的 GPU,专为生成式 AI 优化。
  • 规格: 141GB HBM3e,带宽 4.8 TB/s,FP8 下 3958 TFLOPS。
  • 特点: 内存容量翻倍,推理性能(如 Llama2 70B)提升至 H100 的 2 倍,功耗不变。
  • 现状: 已大规模出货。
4. H800
  • 概述: H800 是 H100 的中国特供版,性能介于 H20 和 H100 之间。
  • 规格: 80GB HBM3,带宽 3.35 TB/s,计算能力约为 H100 的 50%-70%。
  • 特点: 支持 NVLink,适合集群计算(如 2048 个 H800 训练 DeepSeek-V3)。

FlashMLA 详解

什么是 FlashMLA?

FlashMLA 是 DeepSeek-AI 团队为 Hopper GPU(如 H100、H200 等)开发的高效 多头注意力(MLA)解码内核,优化了变长序列的处理,特别适合大语言模型推理。

主要特点
  • 支持精度: BF16。
  • 分页 KV 缓存: 块大小 64,减少内存碎片。
  • 性能: 内存受限下 3000 GB/s,计算受限下 580 TFLOPS(H800 SXM5 测试)。
  • 灵感: 结合 FlashAttention 2&3 和 Cutlass 的优化技术。
安装与使用
  • 安装 :

    bash 复制代码
    python setup.py install
  • 测试 :

    bash 复制代码
    python tests/test_flash_mla.py
  • 代码 :

    python 复制代码
    from flash_mla import get_mla_metadata, flash_mla_with_kvcache
    tile_scheduler_metadata, num_splits = get_mla_metadata(cache_seqlens, s_q * h_q // h_kv, h_kv)
    for i in range(num_layers):
        o_i, lse_i = flash_mla_with_kvcache(q_i, kvcache_i, block_table, cache_seqlens, dv, tile_scheduler_metadata, num_splits, causal=True)
要求
  • 硬件: Hopper GPU。
  • 软件: CUDA 12.3+,PyTorch 2.0+。
与 H 系列的契合

FlashMLA 充分利用 Hopper GPU 的高带宽(如 H200 的 4.8 TB/s)和计算能力(如 H100 的 3958 TFLOPS),在 H20 上也能通过内存优化提升效率。

引文
bibtex 复制代码
@misc{flashmla2025,
  title={FlashMLA: Efficient MLA decoding kernel},
  author={Jiashi Li},
  year={2025},
  publisher={GitHub},
  howpublished={\url{https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA}},
}

服务器销售广告

想让 H 系列 GPU 和 FlashMLA 的性能发挥到极致?我们有完美解决方案!

我们提供搭载 H100、H200 和 H800 的高性能 AI 服务器,集成最新 DGX 和 HGX 系统,支持多 GPU NVLink 互联,完美适配 FlashMLA 的高效推理需求。无论是大模型训练还是实时生成式 AI 任务,我们的服务器都能为您带来卓越体验。

  • 优惠: 现在订购 H200 服务器,享免费安装服务!
  • 获取报价 : 请通过私信联系我们,获取最新设备价格和详情。拨打 152-461-15202 即可咨询。
    加速您的 AI 之旅,从我们的服务器开始!

总结

H20、H100、H200 和 H800 各有定位,而 FlashMLA 为这些 Hopper GPU 提供了高效的注意力解码支持。搭配我们的服务器,您可以轻松构建强大的 AI 计算平台。如需更多信息,请随时私信我们!

相关推荐
小马爱打代码7 分钟前
实战:分布式开源监控Zabbix
分布式·开源·zabbix
weixin_511222803 小时前
ymi 和 WowPacketParser 使用教程
开源
SCYYD16 小时前
抽屉式开关柜技术强企业
开源
隐语SecretFlow16 小时前
新晋社区之星何晨阳:从使用者到贡献者,我是如何理解并反哺开源?
程序人生·开源·开源软件
算家计算1 天前
告别繁琐文档处理!PaddleOCR-VL-vLLM-OpenAI-API本地部署教程:精准解析文本/表格/公式
人工智能·开源
算家计算1 天前
国产模型新王登基!刚刚,Kimi K2 Thinking发布,多项能力超越GPT-5
人工智能·开源·资讯
万岳科技系统开发1 天前
外卖小程序中的高并发处理:如何应对大流量订单的挑战
算法·小程序·开源
容器魔方1 天前
华为云 Serverless 云原生基础设施 | 极简体验,加速业务创新
云原生·开源·云计算
说私域1 天前
社群时代下的商业变革:“开源AI智能名片链动2+1模式S2B2C商城小程序”的应用与影响
人工智能·小程序·开源
GitCode官方1 天前
提贡献得京东卡|GitCode & BISHENG 开源贡献征集令活动开启
开源·gitcode