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MLA（Multi-head Latent Attention多頭潛在注意力架構(gòu)）憑借低秩壓縮KV緩存設(shè)計，實現(xiàn)長上下文推理的顯存與帶寬雙重優(yōu)化，其有效性已在 DeepSeek-V2 等模型中得到了驗證。但主流預(yù)訓(xùn)練模型如LLaMA、Qwen千問等多基于GQA構(gòu)建，企業(yè)已投入大量工程優(yōu)化，復(fù)用MLA需重訓(xùn)，成本極高。為此，在北京大學(xué) 鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新卓越中心的算力支持下，北京大學(xué)人工智能研究院助理教授張牧涵團隊提出TransMLA轉(zhuǎn)化框架，實現(xiàn)了無需重訓(xùn)便可將主流模型向MLA遷移。

TransMLA針對GQA向MLA遷移的核心痛點，實現(xiàn)四大技術(shù)模塊的精準破局：一是GQA→MLA結(jié)構(gòu)映射，破解分組KV頭與MLA單頭潛在表示不兼容問題，通過特定的線性變換，將GQA分組后的K、V向量投影/融合為單一的低秩潛在表示，并配備上投影矩陣保障KV信息精準恢復(fù)，筑牢遷移基礎(chǔ)；二是提出RoRoPE技術(shù)方案，通過創(chuàng)新適配讓位置編碼順暢融入低秩壓縮流程，解決了直接對RoPE應(yīng)用PCA等通用降維方法可能導(dǎo)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(zhuǎn)維度進行折疊（Folding）與融合，在降低參數(shù)量的同時，更高效地集中和保留關(guān)鍵的位置信息，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矩陣在壓縮前的范數(shù)分布，提升聯(lián)合壓縮（如PCA）的數(shù)值穩(wěn)定性，減少信息損失。

在技術(shù)落地過程中，昇騰發(fā)揮了關(guān)鍵支撐作用。其高效并行計算架構(gòu)滿足結(jié)構(gòu)映射模塊的多任務(wù)協(xié)同處理需求，保障了架構(gòu)遷移效率；其優(yōu)化的存儲與緩存體系，為 FreqFold 的頻率信息處理、BKV-PCA 的范數(shù)均衡提供穩(wěn)定硬件基礎(chǔ)，有效提升 KV 壓縮的穩(wěn)定性與資源利用效率，助力 TransMLA 核心技術(shù)平穩(wěn)落地。

經(jīng)過實驗顯示TransMLA的轉(zhuǎn)換過程性能優(yōu)勢明顯，裁剪LLaMA-2-7B模型68.75%的KV緩存后無需訓(xùn)練，核心性能僅輕微損失，在32K序列長度、FP16精度下，基于昇騰平臺的推理速度較之于業(yè)界主流GPU平臺有顯著提升。依托開放的生態(tài)資源，昇騰已推動TransMLA穩(wěn)定支持主流模型部署并將集成至vLLM/SGLang等高性能推理框架生態(tài)，便于用戶部署，大幅降低企業(yè)落地適配成本。

TransMLA與昇騰的協(xié)同創(chuàng)新，打通了主流模型與MLA架構(gòu)鴻溝，充分發(fā)揮昇騰生態(tài)優(yōu)勢。昇騰全鏈路支持實現(xiàn)TransMLA“零重訓(xùn)、低損失”目標(biāo)，保留模型參數(shù)優(yōu)勢，降低企業(yè)基于昇騰的升級門檻。這一軟硬件協(xié)同典范，為長上下文推理提供昇騰生態(tài)解決方案，推動自主計算與前沿AI融合，彰顯昇騰核心引領(lǐng)作用，為大模型產(chǎn)業(yè)依托自主硬件降本增效提供可行路徑。