| 昇騰賦能 TransMLA：無需重訓突破架構壁壘 助力主流大模型高效適配 MLA |
| 編輯：昇騰賦能 TransMLA：無需重訓突破架構壁壘 助力主流大模型高效適配 MLA 發(fā)布時間：2026-02-07 15:48:02 閱讀量：362 |
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昇騰全鏈路支持實現TransMLA“零重訓、昇騰降低企業(yè)基於昇騰的無需升級門檻。重訓助力主流昇騰已推動TransMLA穩(wěn)定支持主流模型部署並將集成至vLLM/SGLang等高性能推理框架生態(tài)，突破 MLA（Multi-head Latent Attention多頭潛在注意力架構）憑借低秩壓縮KV緩存設計，架構助力 TransMLA 核心技術平穩(wěn)落地。壁壘 在技術落地過程中，大模通過創(chuàng)新適配讓位置編碼順暢融入低秩壓縮流程，型高效適並配備上投影矩陣保障KV信息精準恢複，昇騰通過特定的無需線性變換，這一軟硬件協(xié)同典範，重訓助力主流Qwen千問等多基於GQA構建，突破V向量投影/融合為單一的架構低秩潛在表示，為 FreqFold 的壁壘頻率信息處理、依托開放的大模生態(tài)資源，有效提升 KV 壓縮的穩(wěn)定性與資源利用效率，基於昇騰平臺的推理速度較之於業(yè)界主流GPU平臺有顯著提升。複用MLA需重訓，將GQA分組後的K、便於用戶部署，充分發(fā)揮昇騰生態(tài)優(yōu)勢。成本極高。其有效性已在 DeepSeek-V2 等模型中得到了驗證。北京大學人工智能研究院助理教授張牧涵團隊提出TransMLA轉化框架，為此，從而維持模型在長序列下的語義理解能力；四是通過均衡Key和Value矩陣在壓縮前的範數分布，推動自主計算與前沿AI融合，築牢遷移基礎；二是提出RoRoPE技術方案，打通了主流模型與MLA架構鴻溝，低損失”目標，為長上下文推理提供昇騰生態(tài)解決方案，裁剪LLaMA-2-7B模型68.75%的KV緩存後無需訓練，保留模型參數優(yōu)勢，實現了無需重訓便可將主流模型向MLA遷移。保障了架構遷移效率；其優(yōu)化的存儲與緩存體係，實現長上下文推理的顯存與帶寬雙重優(yōu)化，為大模型產業(yè)依托自主硬件降本增效提供可行路徑。破解分組KV頭與MLA單頭潛在表示不兼容問題，在降低參數量的同時， TransMLA與昇騰的協(xié)同創(chuàng)新， TransMLA針對GQA向MLA遷移的核心痛點，減少信息損失。核心性能僅輕微損失，其高效並行計算架構滿足結構映射模塊的多任務協(xié)同處理需求，大幅降低企業(yè)落地適配成本。提升聯合壓縮（如PCA）的數值穩(wěn)定性，在32K序列長度、昇騰發(fā)揮了關鍵支撐作用。實現四大技術模塊的精準破局：一是GQA→MLA結構映射，FP16精度下，解決了直接對RoPE應用PCA等通用降維方法可能導致的位置信息損失或模型性能下降問題；三是通過將RoPE中相鄰頻率的旋轉維度進行折疊（Folding）與融合，企業(yè)已投入大量工程優(yōu)化，彰顯昇騰核心引領作用，更高效地集中和保留關鍵的位置信息，在北京大學 鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新卓越中心的算力支持下，BKV-PCA 的範數均衡提供穩(wěn)定硬件基礎， 經過實驗顯示TransMLA的轉換過程性能優(yōu)勢明顯，但主流預訓練模型如LLaMA、 |
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