01 // ARCHITECTURE BREAKTHROUGH
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MLA 低秩键值压缩与 DeepSeek私有化部署显存计算突破
通过将多头键值缓存压缩为低维潜在向量,大幅降低千亿 MoE 模型在长序列下的显存占用,使企业集群的 DeepSeek私有化部署显存计算需求直降 75%。
- kv_vram_gb = 2 * layers * n_heads * d_head * seq_len * batch_size # 传统显存瓶颈
- assert kv_vram_gb < cluster_capacity, "OOM on 128K context"
+ kv_latent_gb = layers * d_compressed * seq_len * batch_size # DeepSeek私有化部署显存计算优化
+ routed_out = aux_loss_free_moe(kv_latent_gb, fp8_dispatch=True) # 支撑DeepSeek V3代码生成能力
+ return routed_out