FlashMLA
FlashMLA adalah kernel dekode MLA yang efisien untuk GPU Hopper, dioptimalkan untuk urutan panjang variabel.
Terdaftar dalam kategori:
Kecerdasan buatanGitHubSumber Terbuka
Deskripsi
FlashMLA adalah kernel dekoding MLA yang efisien yang dirancang khusus untuk GPU Hopper, dioptimalkan untuk menangani urutan dengan panjang variabel. Ini mencapai metrik kinerja yang luar biasa, termasuk hingga 3000 GB/s dalam konfigurasi terikat memori dan 580 TFLOPS dalam konfigurasi terikat komputasi, menjadikannya alat yang kuat untuk aplikasi pembelajaran mesin.
Cara menggunakan FlashMLA?
Untuk menggunakan FlashMLA, instal paket menggunakan 'python setup.py install', lalu impor ke dalam skrip Python Anda. Anda dapat menguji kinerjanya dengan skrip pengujian yang disediakan dan memanfaatkan fitur-fiturnya untuk dekoding MLA yang efisien.
Fitur inti dari FlashMLA:
1️⃣
Dekoding MLA yang efisien untuk GPU Hopper
2️⃣
Dioptimalkan untuk urutan dengan panjang variabel
3️⃣
Kinerja tinggi dengan bandwidth memori hingga 3000 GB/s
4️⃣
Mendukung format BF16 dan FP16
5️⃣
Integrasi dengan PyTorch untuk penggunaan yang mulus
Mengapa bisa digunakan FlashMLA?
| # | Kasus Penggunaan | Status | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Inferensi model pembelajaran mesin di GPU Hopper | ✅ | |
| # 2 | Pemrosesan waktu nyata urutan dengan panjang variabel | ✅ | |
| # 3 | Pengujian kinerja kernel dekoding | ✅ | |
Dikembangkan oleh FlashMLA?
FlashMLA dikembangkan oleh Jiashi Li dan terinspirasi oleh proyek FlashAttention dan Cutlass. Ini dihosting di GitHub dan merupakan bagian dari komunitas sumber terbuka, memungkinkan pengguna untuk berkontribusi dan meningkatkan kemampuannya.