刚刚，DeepSeek开源了 FlashMLA - 用于 Hopper GPU 的高效 MLA解码内核，针对可变长度序列进行了优化，现已投入生产。

✅ 支持BF16
✅ 分页 KV 缓存（块大小 64）
⚡ H800上的内存限制为3000 GB/s，计算限制为580 TFLOPS

这是一个让AI模型跑得更快的工具！

想象一下：
1. 你现在用ChatGPT，有时候回答很慢对不对？
2. 因为AI模型太大了，需要很强的计算能力

那这个工具是干啥的？
- 就是让AI模型运行更快
- 让你问一个问题，AI能更快地回答你

谁会用这个工具？
- 主要是开发AI的公司和程序员
- 普通用户用不到，但会享受到更快的AI服务

简单总结：
这就是一个让AI跑得更快的"加速器"，虽然技术细节很复杂，但目的很简单 - 就是让AI服务变得更快更好！

开源地址：https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA