Deep (1) 썸네일형 리스트형 [DeepSeek 첫번째 공개] - Hopper GPU를 위한 초고속 MLA 디코딩 > FlashMLA 소개 및 성능 분석 🔥 FlashMLA, 가변 길이 시퀀스 서빙의 최적 해법Hopper GPU를 활용한 MLA(Multi-Head Latent Attention) 디코딩을 최적화하는 것은 고성능 AI 모델을 운영하는 데 중요한 과제입니다. 기존 MLA 방식은 성능이 제한적이거나 고정된 시퀀스 길이에 최적화되어 있어, 유연한 처리 방식이 요구되는 실시간 AI 서비스에는 적합하지 않은 경우가 많았습니다.DeepSeek AI가 새롭게 공개한 FlashMLA는 이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 Hopper GPU 최적화 MLA 디코딩 커널입니다. 특히, 가변 길이 시퀀스 서빙을 위한 성능 최적화에 초점을 맞추었으며, 최신 CUDA 12.6을 활용하여 메모리 바운드 구성에서 최대 3000GB/s, 연산 바운드 구성에서 580 T.. 이전 1 다음
