FlashMLA: 高效的MLA解码核

任玫椒Fleming

于 2025-03-27 14:30:05 发布

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FlashMLA: 高效的MLA解码核

FlashMLA FlashMLA: Efficient MLA decoding kernels 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/FlashMLA

1. 项目介绍

FlashMLA 是一个为 Hopper GPU 优化的高效 MLA（Matrix Linear Algebra）解码核。它专门针对可变长度序列进行处理，支持 BF16 和 FP16 精度。FlashMLA 目前支持 Paged kvcache，块大小为 64。该项目的目标是实现极高的内存和计算性能。

2. 项目快速启动

安装

首先，确保您已经安装了 CUDA 12.3 或更高版本。为了最佳性能，推荐使用 CUDA 12.8。同时，您需要安装 PyTorch 2.0 或更高版本。

接下来，可以通过以下命令安装 FlashMLA：

python setup.py install

基准测试

安装完成后，可以通过以下命令运行基准测试：

python tests/test_flash_mla.py

3. 应用案例和最佳实践

以下是一个简单的使用 FlashMLA 的示例代码：

from flash_mla import get_mla_metadata, flash_mla_with_kvcache

# 获取 MLA 元数据
cache_seqlens, num_splits = get_mla_metadata(cache_seqlens, s_q * h_q // h_kv, h_kv)

# 循环处理每一层
for i in range(num_layers):
    # 使用 MLA 进行解码
    o_i, lse_i = flash_mla_with_kvcache(
        q_i,
        kvcache_i,
        block_table,
        cache_seqlens,
        dv,
        tile_scheduler_metadata,
        num_splits,
        causal=True,
    )

在这个示例中，我们首先获取了 MLA 的元数据，然后在一个循环中调用 flash_mla_with_kvcache 函数来处理每一层的数据。