DeepSeek开源FlashMLA，意味着什么？
国产AI公司深度求索（DeepSeek）开源周正式启动，并公布首个开源代码。
2月24日，DeepSeek宣布启动“开源周”，首个开源的代码库为FlashMLA，这是针对Hopper GPU优化的高效MLA解码内核，针对可变长度序列作了优化，目前已投入生产。
此前2月21日午间，DeepSeek宣布，从下周开始，他们将开源5个代码库，以完全透明的方式与全球开发者社区分享他们的研究进展，每日都有新内容解锁，进一步分享新的进展，并将这一计划定义为“Open Source Week”。
根据DeepSeek在社交媒体上的内容，在H800上可以实现每秒处理3000GB数据，每秒执行580万亿次浮点运算。
Hopper是英伟达的GPU（图形处理芯片）架构，例如H100和H800，发布于2022年，主要用于AI计算。
有意思的是，如果把这段内容交给DeepSeek网页版，询问开源意义，DeepSeek回答称，可以理解为专门给高性能显卡（比如英伟达的Hopper系列GPU）设计的“加速神器”，用来提高AI处理任务的效率。
DeepSeek举例，假如开了一家快递分拣站，每天要处理不同大小的包裹，传统方法是用固定大小的筐子装，小包裹浪费空间，大包裹又得分筐装，效率很低。而FlashMLA就像一套“智能分拣系统”，能自动根据包裹大小调整筐子尺寸，让所有包裹快速、整齐地装车，既省时间又省钱。
马斯克旗下xAI的大模型Grok3则评价称，FlashMLA表明DeepSeek在AI硬件加速领域有深厚积累。MLA本身是他们的创新，而 FlashMLA则是将这种创新落地到硬件的具体实现，性能指标（3000GB/s和580TFLOPS）足以媲美业界顶尖方案（如 FlashAttention）。
Grok3 称，”想象你有个超级聪明的 AI，但它跑得不够快，因为每次处理句子时都要浪费很多时间搬数据和算复杂的数学题。FlashMLA 就像给AI加了个‘涡轮增压引擎’，专门装在英伟达的Hopper GPU上。它能让AI用更少的内存、更快的速度处理各种长短不一的句子，开源之后，AI开发会变得更快、更省钱。”
作为开源大模型，DeepSeek的火爆已经带动了开源成为如今的AI产业新趋势。
香港科技大学校董会主席、美国国家工程院外籍院士沈向洋在2025全球开发者先锋大会（GDC）上表示，尽管当前闭源的份额仍然超过开源的份额，但接下来一两年将剧烈变化，平衡开源与闭源，引领未来。“大模型时代，开源并没有像以往那么多、那么快，我想，通过上海的努力，我相信开源这件事情会越做越好。中国的团队、上海的团队一定会引领开源潮流。”
头部大厂纷纷跟进开源潮流。2月21日，据阿里巴巴通义实验室科学家黄斐介绍，到目前为止，整个通义千问（Qwen）系列模型的下载量达到了1.8亿，累计衍生模型总数达到9万个，衍生模型数已经超越Meta的Llama系列，成为了全球第一大开源模型系列。
百度宣布将在未来几个月中陆续推出文心大模型4.5系列，并于6月30日起正式开源；文心一言自4月1日起全面免费，所有PC端和APP端用户均可体验文心系列最新模型。
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