MLA4-代码逐行解析2-低秩核心代码逐行解析

NLP小讲堂 2025-09-02 11:14:58

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【DeepSeek系列】逐行讲解MLA朴素+吸收矩阵代码全新实现
这篇文章带你了解大模型注意力机制是如何一步步优化的。从MHA、MQA和GQA的演变出发，到如今deepseek最...不只是理论讲解，我用图解和代码示例，一步步拆解那些复杂的矩阵计算，让你真正弄懂MLA的工作原理和优化思路。
数据派THU | 一文通透DeepSeek V2——通俗理解多头潜在注意力MLA：改进MHA，从而压缩KV缓存，提高推理速度
《DeepSeekV2技术解析：MLA与DeepSeekMoE的创新突破》 本文深入解析了DeepSeekV2的两大核心技术突破： 多头潜在注意力(MLA)：通过低秩键值联合压缩技术，显著降低推理时的KV缓存开销（仅需传统MHA的2.25组GQA缓存）...
MLA——一文通透DeepSeek V2中的多头潜在注意力MLA：改进MHA，从而压缩KV缓存，提高推理速度(含让任何LLM都能用上MLA的方法)
第二部分聚焦DeepSeek-V2的突破性架构——236B参数的稀疏MoE模型（仅激活21B参数/Token），详细解析其核心创新点"多头潜在注意力(MLA)"机制与优化的MoE结构。文章以"图文公式对应"的独特方式，...
ARM Cortex-M3与Cortex-M4深度解析指南
一个好的IDE不仅可以提高开发效率，还可以让开发者更好地管理和调试代码。针对Cortex-M系列的主流IDE选择包括：：由Keil公司开发，提供了全面的开发工具和调试器支持，专为Cortex-M系列处理器设计。它集成了uVision ...
MLA实现及其推理上的十倍提速——逐行解读DeepSeek V2中多头潜在注意力MLA的源码(图、公式、代码逐一对应)
我们也服务了一些B端客户，本文也提供了一些本地部署的方法结果，在网上看KTransformers资料的时候，无意中看到一篇帖子《DeepSeek-V2 高性能推理 (1)：通过矩阵吸收十倍提速 MLA 算子》，让我关注到了DeepSeek-V2对...
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