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DeepSeek-V2 论文显示 MLA 可将 KV Cache 显存降低至标准 MHA 的约5%至13%，同时维持相近性能
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7/13/2026
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15岁少年从零训练200M MoE语言模型：完整架构与实战拆解
redditr/learnmachinelearning7/12/2026
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VerifiedMLA 通过低秩分解将 KV Cache 压缩为低维潜在向量，其 d_latent 约为 d_model 的 1/8，可将 KV Cache 显存占用降低至传统多头注意力的 5%-13%84% similarUnverifiedMLA通过将KV矩阵压缩为低维潜在向量缓存，理论上可将KV Cache显存占用降低至标准MHA的5%至13%83% similarUnverifiedMLA（Multi-head Latent Attention）通过低秩压缩将 KV 缓存的显存占用降低至传统 MHA 的约 1/882% similarUnverifiedDeepSeek V4通过MLA等压缩技术将KV Cache的显存占用压缩到前代的10%以下74% similarUnverifiedMLA 将所有头的 Key 和 Value 联合压缩为低维潜在向量缓存，本质上是对 KV Cache 做低秩分解74% similar
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