DeepSeek-R2曝5月前上線。第三天,,DeepSeek發(fā)布了DeepGEMM,。這是一個支持稠密和MoE模型的FP8 GEMM計算庫,可為V3/R1的訓練和推理提供強大支持。僅用300行代碼,,這個開源庫就能超越專家精心調(diào)優(yōu)的矩陣計算內(nèi)核,,為AI訓練和推理帶來顯著性能提升。
DeepGEMM庫具有以下特點:在Hopper GPU上實現(xiàn)高達1350+ FP8 TFLOPS的算力,;極輕量級依賴,,代碼清晰易懂;完全即時編譯,,即用即跑,;核心邏輯僅約300行代碼,卻在大多數(shù)矩陣規(guī)模下超越專家級優(yōu)化內(nèi)核,;同時支持密集布局和兩種MoE布局,。開發(fā)者驚嘆于其簡潔高效的設(shè)計,認為這可能是GPU運算技術(shù)的重大突破,。
DeepGEMM改變了使用FP8 GEMM庫的方式,,簡單、快速,、開源,,代表著AI計算的未來。在即將發(fā)布的DeepSeek-R2中,,將實現(xiàn)更好的編碼,,并支持多種語言進行推理。業(yè)內(nèi)人士預測,,這將是AI行業(yè)的一個關(guān)鍵時刻,。目前,DeepSeek已經(jīng)在創(chuàng)建高成本效益模型方面取得成功,,打破了該領(lǐng)域的壟斷局面,。DeepGEMM發(fā)布兩天內(nèi),前兩個項目FlashMLA和DeepEP分別獲得了近10k和5k星標,。
DeepGEMM專為清晰高效的FP8通用矩陣乘法設(shè)計,,采用了DeepSeek-V3中提出的細粒度縮放技術(shù)。它支持常規(guī)矩陣乘法和混合專家模型分組矩陣乘法,。DeepGEMM使用CUDA編寫,通過輕量級即時編譯模塊在運行時編譯所有內(nèi)核,。目前僅支持NVIDIA Hopper張量核,,為了解決FP8張量核在累加計算時的精度問題,采用了基于CUDA核心的兩級累加技術(shù),。盡管借鑒了CUTLASS和CuTe的一些概念,,但避免了過度依賴它們的模板或代數(shù)系統(tǒng),追求設(shè)計簡潔,包含一個核心內(nèi)核函數(shù),,代碼量僅約300行,。盡管采用輕量級設(shè)計,DeepGEMM在處理各種矩陣形狀時的性能都能夠達到甚至超越經(jīng)專家調(diào)優(yōu)的庫,。
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