FlashMLA

FlashMLA 是一个针对 Hopper GPU 优化的高效 MLA 解码内核，适用于变长序列服务。

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FlashMLA 是一个针对 Hopper GPU 优化的高效 MLA 解码内核，专为变长序列服务设计。它基于 CUDA 12.3 及以上版本开发，支持 PyTorch 2.0 及以上版本。FlashMLA 的主要优势在于其高效的内存访问和计算性能，能够在 H800 SXM5 上实现高达 3000 GB/s 的内存带宽和 580 TFLOPS 的计算性能。该技术对于需要大规模并行计算和高效内存管理的深度学习任务具有重要意义，尤其是在自然语言处理和计算机视觉领域。FlashMLA 的开发灵感来源于 FlashAttention 2&3 和 cutlass 项目，旨在为研究人员和开发者提供一个高效的计算工具。

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FlashMLA 替代品

FlexHeadFA — 快速且内存高效的精确注意力机制

DeepEP — DeepEP 是一个针对 Mixture-of-Experts 和专家并行通信的高效通信库。

VLM-R1 — VLM-R1 是一个稳定且通用的强化视觉语言模型，专注于视觉理解任务。

FlashVideo — FlashVideo 是一个高效的高分辨率视频生成模型，专注于细节和保真度的流动。

DeepSeek 模型兼容性检测 — 检测设备是否能运行不同规模的 DeepSeek 模型，提供兼容性预测。

Huginn-0125 — Huginn-0125是一个35亿参数的潜变量循环深度模型，擅长推理和代码生成。

recurrent-pretraining — 大规模深度循环语言模型的预训练代码，支持在4096个AMD GPU上运行。

node-DeepResearch — 持续搜索和阅读网页，直到找到答案（或超出token预算）。

Open R1 — 这是一个完全开放的 DeepSeek-R1 模型的复现项目，旨在帮助开发者复现和构建基于 R1 的模型。

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B 是一个统一多模态理解和生成的自回归框架。

Tarsier — Tarsier 是由字节跳动推出的用于生成高质量视频描述的大型视频语言模型。

VideoLLaMA3 — VideoLLaMA3是前沿的多模态基础模型，专注于图像和视频理解。

MiniMax-01 — 强大的语言模型，拥有4560亿总参数，可处理长达400万token的上下文。

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — 70B参数的文本生成模型

DeepSeek-V3 — 一款具有671B参数的Mixture-of-Experts语言模型。

DRT-o1 — 深度推理翻译模型，通过长思考链优化神经机器翻译。

mwp_ReFT — 基于深度强化学习的模型微调框架

Florence-VL — 视觉语言模型增强工具，结合生成式视觉编码器和深度广度融合技术。

PaliGemma 2 — PaliGemma 2是功能强大的视觉语言模型，简单易调优。

LLaMA-Mesh — 3D网格生成与语言模型的统一

MaskGCT TTS Demo — 基于MaskGCT模型的文本到语音演示

mPLUG-DocOwl 1.5 — OCR-free 文档理解的统一结构学习模型

F5-TTS — 基于深度学习的高质量文本到语音合成模型

Llama 3.2 3b Voice — 使用Llama模型的语音合成工具

Aixploria — AI工具目录，发现最佳AI工具

RWKV — 新一代大模型架构，超越 Transformer。

llama3-from-scratch — 从零开始实现Llama3模型

RAGFlow — 开源的基于深度文档理解的RAG（检索增强生成）引擎

llava-llama-3-8b-v1_1 — 一款由XTuner优化的LLaVA模型，结合了图像和文本处理能力。