注意力机制革新：多头潜在注意力（MLA）
1. 传统MHA的困境与破局
传统多头注意力（MHA）在长序列处理中面临KV缓存爆炸（每增加1k token，显存占用增长1.5GB）与O(n²)计算复杂度的双重压力。DeepSeek的MLA架构通过三重技术突破：
 
低秩键值联合压缩：将键值矩阵映射至32维潜在空间，使128k长文本的KV缓存减少84%
 
窗口局部注意力：结合滑动窗口机制，在保持长程依赖捕捉能力的同时，将计算复杂度降至O(n)
 
动态精度分配：对关键token采用FP16精度，非关键区域切换至FP8，实现显存与精度的动态平衡
 
实验数据显示，MLA在arXiv论文摘要测试中，召回率提升至95%的同时，推理时延降低67%。
 
2. 硬件级优化实践
MLA与英伟达Hopper架构GPU深度协同，通过FlashMLA解码内核实现每秒4000 token的吞吐量，相比传统MHA提升3.2倍。这种优化使得单张H100 GPU即可部署64k上下文长度的7B模型。