北京大学张牧涵团队提出TransMLA转化框架，实现无需重训即可将主流大模型（如LLaMA、Qwen）从GQA架构迁移至MLA架构。该框架通过四大核心技术模块解决迁移痛点：结构映射、RoRoPE位置编码适配、频率折叠融合及KV矩阵均衡化，在昇腾算力支持下，成功在LLaMA-2-7B上裁剪68.75%的KV缓存，仅轻微性能损失。昇腾硬件的高效并行架构与存储优化体系为技术落地提供关键支撑，推动TransMLA集成至高性能推理框架生态，大幅降低企业升级成本，为长上下文推理提供自主算力解决方案。...
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