DeepSeekV4 Flash实测分享
1️⃣ 架构革新：采用分组查询注意力（GQA）+ 滑动窗口机制，突破传统 Transformer 的 32K 上下文限制，通过 YARN 位置编码实现 1M token 超长序列建模，显存效率较传统架构提升 3.2 倍。2️⃣ 量化优化：FP8 量化技术 + 动态精度调度，在保持 98% 原始精度前提下，推理速度提升 4.3 倍（实测 A100），特别适合代码生成等高吞吐场景。3️⃣ 工程实践：原生支持 CUDA Graph，预填充阶段延迟降低 67%；提供 TensorRT-LLM 插件，支持 8bit/4bit 混合精度部署，生产环境适配成本降低 40%。⚠️ 注意：长文本场景需调整 sliding_window 参数，建议使用 vLLM 引擎 + PagedAttention 优化内存碎片。
发布于 广西
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