一、FlashMLA：推理加速的“涡轮引擎” FlashMLA是DeepSeek为Hopper GPU设计的 高效MLA（多头潜注意力）解码内核，其核心目标是通过软硬件协同优化，解决大模型推理中的内存带宽与计算效率瓶颈。 1. 技术原理与创新 KV压缩与低秩分解：通过将键（Key）和值（Value）
——硬件友好型创新的数学原理与工程 一、NSA的核心设计：动态分层稀疏策略 NSA（Native Sparse Attention）通过三重注意力分支的协同，突破传统全注意力机制的O(n²)复杂度瓶颈： 压缩注意力（Compressed Attention） 将每512个token的序列块压缩为32
一、 传统注意力机制的困境与MLA的技术突破 传统Transformer的 多头注意力（MHA）机制 在处理长文本时面临两大核心瓶颈： KV缓存爆炸：每个注意力头需独立存储键值矩阵（如Llama3 96头结构单token缓存达4.7MB），导致显存占用随序列长度平方级增长； 计算冗余：固定长度的填充
传统MoE架构的瓶颈 传统混合专家模型（如Switch Transformer）面临三大核心挑战： 1. 专家冗余度高：每个专家独立学习垂直领域知识，导致通用能力重复建设；
一、行业背景与核心驱动力 市场规模与增长 RISC-V架构凭借其开源、灵活、可定制的特性，已成为AI芯片领域的关键技术路线。截至2025年，全球RISC-V处理器出货量突破130亿颗，预计2030年将占据全球芯片市场近25%的份额，其中AI相关应用占比达22%。中国作为RISC-V生态建设的领先者，
——解码人工智能领域的新锐力量 一、DeepSeek技术演进全景 DeepSeek作为国内领先的AI技术品牌，自2023年推出以来持续迭代创新，技术路线清晰： 架构革新： 从稠密架构（如DeepSeek-R1）到混合专家架构（MoE）（如DeepSeek-V3），实现了参数规模与计算效率的平衡。例如