DeepSeek-R2曝5月前上線 AI計算迎來新突破(2)
研究人員在配備NVCC 12.8的H800上測試了DeepSeek-V3/R1推理過程中可能使用的所有矩陣形狀（包括預(yù)填充和解碼階段），所有性能提升指標均與基于CUTLASS 3.6內(nèi)部精心優(yōu)化的實現(xiàn)進行對比計算得出,。盡管某些矩陣形狀下的表現(xiàn)還不夠理想,，但可以提交優(yōu)化相關(guān)的拉取請求。
安裝和測試指南如下：首先通過命令克隆倉庫及其子模塊,，然后創(chuàng)建第三方庫（CUTLASS和CuTe）的符號鏈接以便開發(fā),。接著測試JIT編譯功能，最后測試所有GEMM實現(xiàn),。具體命令包括： ``` git clone --recursive gitgithub.com:deepseek-ai/DeepGEMM.git python setup.py develop python tests/test_jit.py python tests/test_core.py ```
接下來,，在Python項目中導(dǎo)入deep_gemm即可開始使用。DeepGEMM中的內(nèi)核采用線程束專用化技術(shù),，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)移動,、張量核心MMA指令和CUDA核心提升操作的重疊執(zhí)行。利用TMA硬件特性實現(xiàn)更快速的異步數(shù)據(jù)移動,。此外,，采用完全即時編譯設(shè)計，無需在安裝時編譯,，所有內(nèi)核在運行時通過輕量級JIT實現(xiàn)進行編譯,，有效節(jié)省寄存器空間，使編譯器能夠進行更多優(yōu)化,。對于某些形狀,，采用2的冪次對齊的塊大小可能導(dǎo)致SM利用率不足，團隊為此提供了非對齊塊大小的支持,，結(jié)合細粒度縮放技術(shù),，帶來了顯著的性能提升。
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