DeepSeek突發！本週啓動！
萬衆矚目的DeepSeek“開源周”，第一彈來了。
2月24日，DeepSeek開源了首個代碼庫FlashMLA。據瞭解，這是DeepSeek針對Hopper GPU優化的高效MLA（Multi-Head Latent Attention，多頭潛在注意力）解碼內核，專爲處理可變長度序列而設計，現在已經投入生產使用。
上週四，DeepSeek宣佈將在本週舉辦“開源周”活動，連續開源五個代碼庫，由此引燃了大家的期待。作爲“開源周”的第一彈，FlashMLA給業界帶來頗多驚喜。本週的剩下四個工作日，DeepSeek還將繼續開源四個代碼庫。業內人士分析，其餘四個代碼庫可能會與AI算法優化、模型輕量化、應用場景拓展等相關，涵蓋多個關鍵領域。
進一步突破GPU算力瓶頸
根據DeepSeek的介紹，FlashMLA主要實現了以下的突破：
一是BF16支持，提供更高效的數值計算能力，減少計算精度損失，同時優化存儲帶寬使用率。
二是分頁KV（Key-Value，一種緩存機制）緩存，採用高效的分塊存儲策略，減少長序列推理時的顯存佔用，提高緩存命中率，從而提升計算效率。
三是極致性能優化，在H800GPU上，FlashMLA通過優化訪存和計算路徑，達到了3000GB/s內存帶寬和580TFLOPS的計算能力，最大化利用GPU資源，減少推理延遲。
據瞭解，傳統解碼方法在處理不同長度的序列時，GPU的並行計算能力會被浪費，就像用卡車運小包裹，大部分空間閒置。而FlashMLA通過動態調度和內存優化，將HopperGPU的算力“榨乾”，提升相同硬件下的吞吐量。
簡單理解，FlashMLA能夠讓大語言模型在H800這樣的GPU上跑得更快、更高效，尤其適用於高性能AI任務，進一步突破GPU算力瓶頸，降低成本。
值得注意的是，DeepSeek之所以能夠實現大模型訓練與成本的大幅降低，與其提出的創新注意力架構MLA密不可分。MLA（多頭潛在注意力機制）又被稱爲低秩注意力機制，是與傳統的多頭注意力機制（Multi-head Attention）不同的一種創新性注意力機制。自從V2模型開始，MLA就幫助DeepSeek在一系列模型中實現成本大幅降低，但是計算、推理性能仍能與頂尖模型持平。
浙江大學計算機科學與技術學院和軟件學院黨委書記、人工智能研究所所長吳飛表示，我們理解一篇文章，更關切單詞所刻畫的主題概念，而非單詞從頭到尾的羅列等。傳統大模型中的注意力機制由於需要記錄每個單詞在不同上下文中的左鄰右舍，因此其變得龐大無比。DeepSeek引入低秩這一概念，對巨大的注意力機制矩陣進行了壓縮，減少參與運算的參數數量，從而在保持模型性能的同時顯著降低了計算和存儲成本，把顯存佔用降到了其他大模型的5%-13%，極大提升了模型運行效率。
由於Flash MLA進一步突破了GPU算力瓶頸，記者注意到，有英偉達股民跑到DeepSeek的評論區祈禱，希望DeepSeek在讓GPU更爲高效的同時，能夠不影響英偉達的股價。
以持續開源加速行業發展進程
作爲開源社區的“頂流”，DeepSeek以完全透明的方式與全球開發者社區分享最新的研究進展，加速行業發展進程。
在開源公告中，DeepSeek還表示，自己只是探索通用人工智能的小公司，作爲開源社區的一部分，每分享一行代碼，都會成爲加速AI行業發展的集體動力。同時，DeepSeek稱，沒有高不可攀的象牙塔，只有純粹的車庫文化和社區驅動的創新。
記者注意到，在DeepSeek開源FlashMLA的帖子下，有不少網友點贊其公開透明的開源精神。有網友表示，“OpenAI應該將它的域名捐給你”，還有網友說，“（開源周）第五天，我猜會是通用人工智能”。
由於DeepSeek的圖標是一隻在大海里探索的鯨魚，還有網友形象生動地描述稱，“這條鯨魚正在掀起波浪”（The whale is making waves）。
據證券時報記者瞭解，（Open Source Initiative，開源代碼促進會）專門針對AI提出了三種開源概念，分別是：
開源AI系統：包括訓練數據、訓練代碼和模型權重。代碼和權重需要按照開源協議提供，而訓練數據只需要公開出處（因爲一些數據集確實無法公開提供）。
開源AI模型：只需要提供模型權重和推理代碼，並按照開源協議提供。（所謂推理代碼，就是讓大模型跑起來的代碼。這是一個相當複雜的系統性工程，涉及到了GPU調用和模型架構）。
開源AI權重：只需要提供模型權重，並按照開源協議提供。
業內普遍認爲，DeepSeek的勝利是開源的勝利，開源大模型的創新模式爲人工智能的發展開闢了新的路徑。DeepSeek此前開源的是模型權重，並沒有開放訓練代碼、推理代碼、評估代碼、數據集等更爲重要的組件，因此屬於第三種類型的開源。
一名資深的業內人士告訴記者，在DeepSeek推出R1併發布技術報告後，許多團隊都在試圖復現R1模型，但由於背後還涉及許多重要和關鍵的技術細節，因此要實現真正的復現其實比較困難，而且也需要較長的時間。不過，業內的開源基本上也都是開源模型權重，而DeepSeek的開源與其他開源模型相比已經是最頂級、最徹底的一種。
正因如此，DeepSeek也被業界稱爲“源神”。同樣在今天，DeepSeek-R1在知名的國際開源社區Hugging Face上獲得了超過一萬個贊，成爲該平臺近150萬個模型之中最受歡迎的大模型。Hugging Face的首席執行官Clement Delangue也在社交平臺上第一時間分享了這一喜訊。
民生證券研報認爲，DeepSeek所有模型均爲開源模型，即所有應用廠商都擁有了可以比肩頂級AI的大模型，而且還可自行二次開發、靈活部署，這將加速AI應用的發展進程。當模型的成本越低，開源模型發展越好，模型的部署、使用的頻率就會越高，使用量就會越大。
研報進一步指出，經濟學上著名的“傑文斯悖論”提出，當技術進步提高了資源使用的效率，不僅沒有減少這種資源的消耗，反而因爲使用成本降低，刺激了更大的需求，最終導致資源使用總量上升。因此從更長的週期來看，DeepSeek的發展恰恰會加速AI的普及和創新，帶來算力需求、特別是推理算力需求更大量級提升。
責編：葉舒筠
校對：蘇煥文
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