近日，国泰君安发✅布了一项引人注目的研究报告，提出其DeepSeek团队开源的FlashMLA和DeepEP技术，极大提升了现有GPU的利用效率，为AI应用的开发与部署降本增效。这一系列创新将使得提供GPU云服务的厂商收益显著，同时也为专注于AI应用开发的企业㊣降低开发成本，并为新场景的拓展铺平道路。

　　FlashMLA技术针对Hopper架构进行了深度优化， 在H800SXM5上实现了3000GB/s的内存带宽和580TFLOPS的计算能力。与此同时，DeepEP则专为混合专家模型(MoE)和专家并行(EP)设计了一款支持高吞吐量和低延迟通信的库。这标志着在高端AI芯片资源有限的情况下，算法和软件优化成为提升硬件效能的重要方✅案，助力国内AI基础设施的可持续发展。

　　这项技术创新特别强调了如何降低AI应用开发的门槛，让高效的训练和推理能力不再是大型机构的专利。FlashMLA针对可变长度序列优化了解码核，可以有效解决大模型在处理长序列时的效率低下问题；而DeepEP则为非对称域带宽转发提供了优化方案，并创新性地提出了hook-based通信-计算重叠的方法。当GPU在㊣传输数据的同时能够实现计算，开发者能够在有✅限的计算资源上构建更㊣高效的AI系统。

　　DeepSeek的开源策略彰显了技术共享的精神，打破了技术被少数企业垄断的局面，其源代码已在GitHub上公布，任何开发者都可以自由使用和改进。这为整个行业注入了新活力，同时促进了知识✅的自由流动和技术的迅速迭代，有望加速㊣产业变革。

　　然而免费网站创建，我们也必须关注潜在风险，如技术迭代未必赶得上硬件的更新速度、核心技术对其✅他GPU架构的适应性和商业应用的落地情况。尽管如此，DeepSeek的这一创新无疑在AI技术的前沿领域开辟了新的可能性，推动了未来的发展。长远来看，随着AI技术的普及和工具的丰富，推动AI生产力和效率提升的趋势将更为明显，催生出更多可以助力个人和企业副业增收的机会。

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