DeepSeek開(kāi)源新突破：DeepGEMM庫(kù)揭秘，訓(xùn)練推理動(dòng)力強(qiáng)勁

標(biāo)題：DeepSeek開(kāi)源新突破：DeepGEMM庫(kù)揭秘，訓(xùn)練推理動(dòng)力強(qiáng)勁

DeepSeek在開(kāi)源周的第三天宣布開(kāi)放DeepGEMM代碼庫(kù)，這一舉措無(wú)疑在深度學(xué)習(xí)社區(qū)中引起了廣泛的關(guān)注。DeepGEMM是為簡(jiǎn)潔高效的FP8通用矩陣乘法（GEMMs）而設(shè)計(jì)，其性能在各種矩陣形狀上與專家調(diào)優(yōu)的庫(kù)相匹配或超越。

DeepGEMM是專為英偉達(dá)Hopper架構(gòu)運(yùn)算設(shè)計(jì)的，其設(shè)計(jì)理念是簡(jiǎn)潔高效。為了解決FP8張量核心累加不精確的問(wèn)題，它采用了CUDA核心的兩級(jí)累加（提升）方法，這一創(chuàng)新性的解決方案使得DeepGEMM在性能上有了顯著的提升。

在設(shè)計(jì)上，DeepGEMM只有一個(gè)核心內(nèi)核函數(shù)，代碼量約為300行，這充分體現(xiàn)了其簡(jiǎn)潔高效的設(shè)計(jì)理念。然而，其性能表現(xiàn)卻讓人眼前一亮，無(wú)論是在普通的GEMM運(yùn)算還是在專家混合（MoE）分組的GEMM運(yùn)算中，DeepGEMM都表現(xiàn)出了強(qiáng)大的實(shí)力。

DeepSeek團(tuán)隊(duì)在H800上使用NVCC 12.8測(cè)試了DeepSeek-V3/R1推理中可能使用的所有形狀（包括預(yù)填充和解碼），結(jié)果顯示DeepGEMM計(jì)算性能最高可達(dá)1358 TFLOPS，內(nèi)存寬帶最高可達(dá)2668 GB/s。這一驚人的性能表現(xiàn)無(wú)疑證明了DeepGEMM的強(qiáng)大實(shí)力。

相比于基于CUTLASS 3.6的優(yōu)化實(shí)現(xiàn)，DeepGEMM的可提速最高可達(dá)2.7倍。這一點(diǎn)足以證明DeepGEMM的優(yōu)越性。另外，在分組GEMM（MoE模型）中連續(xù)性布局、掩碼布局下，DeepGEMM的性能提升更是高達(dá)1.2倍。這無(wú)疑為MoE模型提供了強(qiáng)大的動(dòng)力支持。

為了更好地推廣和使用DeepGEMM，DeepSeek團(tuán)隊(duì)還對(duì)其環(huán)境要求進(jìn)行了詳細(xì)介紹。首先，必須支持Hopper架構(gòu)的GPU，sm_90a。其次，Python 3.8及以上和CUDA 12.3及以上（推薦12.8）也是必需的。另外，PyTorch 2.1及以上和CUTLASS 3.6及以上也是推薦的環(huán)境。這些環(huán)境要求不僅說(shuō)明了DeepGEMM的兼容性，也表明了DeepSeek對(duì)用戶支持的重視。

總的來(lái)說(shuō)，DeepGEMM的開(kāi)源是一個(gè)重大的突破，它為深度學(xué)習(xí)社區(qū)提供了新的動(dòng)力和支持。它的簡(jiǎn)潔高效的設(shè)計(jì)和強(qiáng)大的性能表現(xiàn)使其在各種矩陣形狀上的表現(xiàn)都令人印象深刻。DeepSeek團(tuán)隊(duì)的努力和貢獻(xiàn)值得我們的贊賞和肯定。我們期待著DeepGEMM在未來(lái)的應(yīng)用中能夠帶來(lái)更多的驚喜和突破。

在未來(lái)的發(fā)展中，我們相信DeepGEMM將會(huì)成為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一股重要力量，為訓(xùn)練和推理提供更強(qiáng)大的動(dòng)力。同時(shí)，我們也期待著DeepSeek團(tuán)隊(duì)能夠帶來(lái)更多的開(kāi)源突破，推動(dòng)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的發(fā)展。

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