如何正確使用:Has和:Nth-Last-Child
我們可以用CSS檢查，以了解一組元素的數量是否小于或等于一個數字。例如，一個擁有三個或更多子項的grid。你可能會想，為什么需要這樣做呢？在某些情況下，一個組件或一個布局可能會
快科技2月26日消息，DeepSeek啟動“開源周”以來，已經陸續開源了三個代碼庫，而作為國產GPU的代表，摩爾線程已經快速完成對FlashMLA、DeepGEMM的適配。
摩爾線程GPU基于全新的MUSA Compute Capability 3.1計算架構，可提供原生的FP8精度計算能力，同時升級了高性能線性代數模板庫MUTLASS，快速支持FlashMLA。
不僅如此，摩爾線程還基于MUTLASS，在全新GPU架構上優化實現了FP8矩陣乘法，支持DeepGEMM的相應功能。
FlashMLA是一款高效的MLA推理內核開源倉庫，可以加速MLA機制的計算，特別適用于DeepSeek系列模型，包括DeepSeek-V2、V3、R1。
DeepGEMM是一個支持密集矩陣與混合專家（MoE）矩陣乘法的FP8 GEMM庫，可以為V3/R1的訓練與推理提供強大動力。
這兩個重要的開源倉庫，都基于高性能通用矩陣乘法（GEMM）的C++模板庫進行開發。
摩爾線程基于新一代計算架構MUSA Compute Capability 3.1的全功能GPU，具備全新的Tensor計算引擎及數據搬運引擎，能夠提供原生FP8計算能力。
升級的MUTLASS高性能線性代數模板庫，支持MUSA Compute Capability 3.1的全新特性，并提供了若干算子的優化參考實現，包括基于FlashAttention3思想實現的FlashMLA以及FP8矩陣乘算子，特別支持DeepSeek訓練所需的Groupwise Scaling FP8矩陣乘法內核函數。
得益于全新的Tensor計算引擎，FP8計算具有足夠高的累加精度，無需額外的二次精度修正，為前沿算法的探索打下了堅實基礎。
借助MUTLASS 0.2.0，摩爾線程發布了開源倉庫MT-FlashMLA，能夠快速對DeepSeek FlashMLA進行兼容部署。
同時，摩爾線程MUTLASS提供了一個全新的參考實現，充分汲取FlashAttention3的先進算法思想，針對摩爾線程GPU設計了全新的計算流水線。
這一設計能夠有效掩藏數據搬運的延遲和Softmax計算的開銷，充分發揮摩爾線程MUSA Compute Capability 3.1全功能GPU的Tensor計算效率。
▼ MT-FlashMLA開源地址：
https://github.com/MooreThreads/MT-flashMLA
▼ MUTLASS FlashAttention3地址：
https://github.com/MooreThreads/mutlass/tree/main/experimental/mp31_flash_attention_fwd
▼ MUTLASS FP8 GEMM地址：
https://github.com/MooreThreads/mutlass/tree/main/examples/02_mp31_fp8_gemm_with_collective_builder
https://github.com/MooreThreads/mutlass/tree/main/examples/03_mp31_fp8_scaling_gemm
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