Nchịkọta
Multi-Head Latent Attention (MLA) bụ usoro nlebara anya, ewepụtara na DeepSeek-V2, nke na-akpakọba nchekwa uru igodo-agụụ na-agụ n'ime obere vector latent nkekọrịta. Ọ na-ahapụ ụdị asụsụ buru ibu ka ha nwee ebe nchekwa GPU dị obere ka ha na-edobe ịdịmma nso na nlebara anya ọkọlọtọ.
Multi-Head Latent Attention bụ akụkụ nke nchịkọta asụsụ-AI a na-eji agụ, mepụta, nhazi, ma gbanwee ederede na okwu n'ọ̀tụ̀tụ̀.
Ime miri emi
Mgbe ihe ngbanwe na-ewepụta ederede, ọ na-echekwa igodo na uru vector maka akara ngosi ọ bụla gara aga na 'cache KV'. Cache ahụ na-eto n'ogologo okirikiri ma na-achịkwa iji ebe nchekwa n'oge ntinye. Onye omebe iwu na-eji otu akara vector dị ala dị ala dochie ọtụtụ igodo/uru vector zuru oke, wee rụọ ọrụ na-eweghachite n'ime igodo otu isi na ụkpụrụ na ofufe. N'ihi na ọ bụ naanị kọmpat kọmpat ka echekwara, DeepSeek-V2 kọrọ na-ebelata ebe nchekwa KV-cache karịa 90% na nlebara anya ọtụtụ isi, na-eme ka ọnọdụ dị ogologo na nha batch buru ibu. N'ụzọ dị oke mkpa, enwere ike mpịaji matrices elu-elu n'ime nha ndị ọzọ, yabụ onye omebe iwu na-enweta mkpakọ a na obere mfu ma ọ bụ enweghị atụ na ịdịmma ụdị.
Nghọta nka nka
MLA na-eme mkpakọ nkwonkwo dị ala: ọnọdụ ezoro ezo nke ọ bụla ka a na-atụpụta ya ka ọ bụrụ obere vector latent, wee kewapụ matrices elu-elu na-ewughachi igodo otu isi na ụkpụrụ. Aghụghọ dị nkọ bụ 'ịnabata' ibu ọrụ elu n'ime ajụjụ a na-emepụta na nleba anya, yabụ na ihe nlereanya ahụ anaghị enweta igodo/ụkpụrụ zuru oke n'oge ntinye. A na-eji ụzọ igodo agbawapụrụ agbaji eme ihe ntinye ọnọdụ rotary, ebe ọ bụ na enweghị ike itinye uche n'otu ụzọ ahụ, na-echekwa ozi ọnọdụ.
Ịmalite nleba anya nleba anya nke ọtụtụ isi
Multi-Head Latent Attention (MLA) bụ usoro nlebara anya, ewepụtara na DeepSeek-V2, nke na-akpakọba nchekwa uru igodo-agụụ na-agụ n'ime obere vector latent nkekọrịta. Ọ na-ahapụ ụdị asụsụ buru ibu ka ha nwee ebe nchekwa GPU dị obere ka ha na-edobe ịdịmma nso na nlebara anya ọkọlọtọ. Multi-Head Latent Attention bụ akụkụ nke nchịkọta asụsụ-AI a na-eji agụ, mepụta, nhazi, ma gbanwee ederede na okwu n'ọ̀tụ̀tụ̀. Iji wuo nghọta miri emi, na-emeso Multi-Head Latent Attention dị ka ihe nlereanya na-arụ ọrụ, ọ bụghị otu njirimara: kọwaa nsonaazụ achọrọ, dokwuo anya echiche, kewaa ihe sistemụ nwere ike ime nke ọma na ihe ka na-achọ mkpebi ndị ọkachamara.
Na omume, ndị otu siri ike na-eji Multi-Head Latent Attention imewe na-akpali, iweghachi, na nyocha loops dị ka otu usoro nkwurịta okwu agbakwunyere. Ha na-edepụta njirisi ịga nke ọma nke ọma, nwalee megide data ziri ezi yana usoro ọrụ, yana na-atụgharị dabere na usoro ọdịda ahụrụ karịa karịa mmeri otu oge. Nke a bụ ebe nghọta usoro ihe atụ na-atụgharị ghọọ ike na-adịgide adịgide n'ofe ngwaahịa, amụma na arụmọrụ.
Usoro ọrụ asụsụ nwere ike ịga ngwa ngwa n'achụghị nkwụsi ike. N'otu oge ahụ, eziokwu ndị nwere mgbagwoju anya nwere ike tinye nwayọ nwayọ tinye akụkọ, ntinye nkwado, ma ọ bụ nsonaazụ nyocha. Ụzọ kachasị na-agbanwe agbanwe bụ ijikọ ọsọ nnwale na ịdọ aka ná ntị ọchịchị: ndị na-anya ụgbọ elu, ijide ihe akaebe, bipụta ndekọ mkpebi, na na-aga n'ihu na-emelite nchekwa dị ka omume nlereanya, atụmanya ndị ọrụ, na ihe iwu chọrọ.
Mmetụta atụmatụ
Usoro ọrụ asụsụ nwere ike ịga ngwa ngwa n'achụghị nkwụsi ike.
Usoro ọrụ asụsụ nwere ike ịga ngwa ngwa n'achụghị nkwụsi ike. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Ọ na-agbasawanye ohere n'ofe asụsụ na ụdị nzikọrịta ozi.
Ọ na-agbasawanye ohere n'ofe asụsụ na ụdị nzikọrịta ozi. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Ndị otu nwere ike itinyekwu oge na ikpe ebe akpaaka na-ejikwa nkwughachi.
Ndị otu nwere ike itinyekwu oge na ikpe ebe akpaaka na-ejikwa nkwughachi. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
Na-eje ozi ụdị nkata DeepSeek-V2/V3 nwere akara ukwu ebe nchekwa GPU pere mpe nke ukwuu maka arịrịọ ọ bụla
Na-agba ọsọ ajụjụ akwụkwọ ogologo na-aza ebe nnukwu oghere KV ga-agwụcha VRAM
Na-abawanye nha ntinye ntinye na GPU edoziri n'ihi na usoro nke ọ bụla na-echekwa naanị obere vector latent
Na-eme ka windo ndị dị ogologo dị ogologo na ngwa ngwa ngwa ahịa maka ndị enyemaka eweghachiri eweghachi
Usoro mmejuputa
Multi-Head Latent Ntị na omume
Na-eje ozi ụdị nkata DeepSeek-V2/V3 nwere akara ukwu ebe nchekwa GPU pere mpe nke ukwuu maka arịrịọ ọ bụla.
Ije ozi ụdị nkata DeepSeek-V2/V3 nwere akara ukwu ebe nchekwa GPU pere mpe maka arịrịọ Otu dị iche iche na-enweta nsonaazụ kacha mma mgbe ha kọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edobe ụzọ ịrị elu mmadụ maka ikpe ikpe, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie ka oge na-aga.
Multi-Head Latent Ntị na omume
Na-agba ọsọ ajụjụ akwụkwọ ogologo na-aza ebe nnukwu oghere KV ga-agwụcha VRAM.
Na-agba ọsọ ajụjụ akwụkwọ ogologo na-aza ebe nnukwu nchekwa KV ga-eme ka ike gwụ VRAM Otu na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ ịrị elu mmadụ maka ikpe ihu, wee soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'ime oge.
Multi-Head Latent Ntị na omume
Na-abawanye nha ntinye ntinye na GPU edoziri n'ihi na usoro nke ọ bụla na-echekwa naanị obere vector latent.
Na-abawanye nha nha nha anya na GPU edobere n'ihi na usoro nke ọ bụla na-echekwa naanị obere vector vector dị obere na-enweta nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ mmụba mmadụ maka ikpe ikpe, wee soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'oge.
Multi-Head Latent Ntị na omume
Na-eme ka windo ndị dị ogologo dị ogologo na ngwa ngwa ngwa ahịa maka ndị enyemaka eweghachiri eweghachi.
Ịkwado ogologo okirikiri windo na ngwa ngwa ngwa ahịa maka ndị na-enyere aka iweghachite Otu dị iche iche na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edebe ụzọ mmụba mmadụ maka ikpe ikpe, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie na-aga n'ihu oge.
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Eziokwu ndị e chepụtara echepụta nwere ike jiri nwayọ tinye akụkọ, nkwado nkwado, ma ọ bụ nsonaazụ nyocha.
Mmetụta ngwa ngwa nwere ike ịmepụta nsonaazụ na-ekwekọghị ekwekọ n'ofe arịrịọ ndị yiri ya.
Enwere ike ikpughe data ederede nwere mmetụta ma ọ bụrụ na njikwa ohere adịghị ike.
Map mmejuputa
Kọwaa usoro mmepụta, ụda, na ụkpụrụ ịdịmma tupu ibugharị.
Kọwaa usoro mmepụta, ụda, na ụkpụrụ ịdịmma tupu ibugharị. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Weghachite nzaghachi site na isi mmalite ntụkwasị obi mgbe ọ bụla izi ezi dị mkpa.
Weghachite nzaghachi site na isi mmalite ntụkwasị obi mgbe ọ bụla izi ezi dị mkpa. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Debe ebe nleba anya mmadụ maka mpụta dị elu.
Debe ebe nleba anya mmadụ maka mpụta dị elu. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Sochie ụkpụrụ ọdịda ma na-azụghachi mkpali ma ọ bụ usoro ọrụ mgbe niile.
Sochie ụkpụrụ ọdịda ma na-azụghachi mkpali ma ọ bụ usoro ọrụ mgbe niile. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.