Reasoning 性能 Huawei Proprietary - Restricted Distribution 5 张量低秩压缩以降低 KV Cache 资源开销：相比于传统 MHA ， MLA 通过降 维 操作使得存储的张量维度大幅减小。（下图中仅红色阴影部分需要存 储） (bs, ℎ) (bs, ℎ) 2bsℎ (bs, ℎ) (bs, ℎ) bsℎ′ 压缩后宽度ℎ′ wkevi r而 opr言 iet ryn- s ri t d， DM istriLb ti可 o n 以 将 K V C a c h e 降 低 为 = 1 . 7 % 只需存储图中的 c v, K 即可； 考虑到矩阵乘法结合律，具体实现过程中 W UK可以与 WUQ 融合、 WUV可 以与 Wo融合，从而无需为每个 后训练优化 降低计算，极致的掩盖，同时保证训练精度 计算量减少 35% 平衡训练效率与 数值精度 计算与通信极致掩盖 减少 50%PP 气泡 以计算换内存、降通信，空间时间双优化 压缩 KVCache 降低内存 90% 支持更高并发 模型容量提升 3 倍 计算量减少 70% DeepSeek 通过从模型结构到训推全流程的优化，带来大模型新 范式

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