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TileLang
  • DeepSeek一口气开源6个昇腾组件:TileLang、DeepGEMM-Ascend与FlashMLA如何对标CUDA生态

    如果这个定位成立,那么 FlashMLA 与 FlashAttention 这类通用注意力实现的关系就不是替代关系:前者是面向特定模型结构的深度优化 kernel,后者覆盖更广的注意力变体集合。对迁移者的实际含义是:如果模型不用 MLA 结构,FlashMLA 的价值有限;如果用 MLA 结构,那么它是推理/训练路径上的关键 kernel,其正确性与数值行为需要单独验证,包括 softmax 缩放

    EatFan
    5小时前
     115 
     4 
    #开源#DeepSeek#昇腾 +1
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