DeepSeek正式启动开源周，首个开源项目Flash MLA是针对Hopper GPU优化的高效解码内核，专为处理可变长度序列设计。它能显著提高AI模型在处理不同长度数据时的效率，避免算力浪费。实测表明，Flash MLA在速度和效率上接近H800显卡的理论极限。开发者可免费使用该代码优化AI项目，加速实时翻译、内容生成等应用，降低成本。网友称赞其为“真正能加速AGI进程”的工具。

🚀Flash MLA是DeepSeek开源的首个项目，专为Hopper GPU设计，提升AI处理效率，尤其擅长处理长度不固定的序列数据。

💡Flash MLA的核心优势在于能够动态调整资源分配，避免算力浪费。当AI同时处理长短句子时，它能更有效地利用计算资源。

📊实测数据显示，Flash MLA在处理速度和计算效率上接近H800显卡的理论极限，展现出强大的加速性能。

快科技2月24日消息，今日，DeepSeek正式启动开源周，首个开源的代码库为Flash MLA。

据了解，这是一个针对Hopper GPU优化的高效MLA解码内核，专为处理可变长度序列而设计，目前已投入实际生产应用。

另外，与传统解码器相比，Flash MLA具有在处理可变长度序列时，能够显著提高计算效率和速度的特点。

实际上，作为DeepSeek开源的第一个项目：FlashMLA，可以理解为专门为高性能显卡（Hopper GPU）设计的“AI加速工具”。

它的核心功能是让AI模型在处理长度不固定的数据时更高效。例如，当AI同时处理长句子和短句子时，FlashMLA能动态调整资源分配，避免浪费算力。

据媒体报道，目前有网友实测显示，它在处理速度和计算效率上接近H800显卡的理论极限（内存速度达每秒3000GB，算力达580万亿次/秒）。

这意味着未来AI应用（如实时翻译、内容生成）可能更快、更省成本。开发者现已可免费使用这一代码优化自己的AI项目。

网友们纷纷点赞，向DeepSeek工程团队致以崇高的敬意，有些网友甚至不敢相信工程团队公布的数据，但很快有人用上了，并且贴出实测数据。

有人对此表示，“DeepSeek王炸开局，FlashMLA是真正能加速AGI进程的。”有人称赞说，“DeepSeek是真正的Open AI。”