技术博客

在DeepSeek开源周活动中，首次聚焦于算力提升，隆重推出了FlashMLA项目。该项目旨在挑战H800算力极限，采用MLA（Matrix-Less Attention）技术，通过数学转换避免直接计算大规模矩阵，有效降低计算复杂度。MLA技术优化了现代GPU的并行计算能力利用，加速推理过程，被网友誉为极致工程设计。

本文介绍了jblas——一款高效的Java线性代数库，该库基于BLAS与LAPACK两大行业标准，为矩阵计算提供了实际的解决方案。jblas通过利用ATLAS系统的先进基础设施，优化了所有计算程序的性能，确保了其卓越的速度。此外，本文还包含了丰富的代码示例，以展示jblas在实际应用中的强大功能和灵活性。