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DeepSeek开源周第三天发布DeepGEMM：FP8 GEMM库助力AI训练与推理
DeepGEMM的发布
- • DeepSeek开源周背景
- • 在开源周的第三天，DeepSeek公司宣布推出DeepGEMM，这是一款支持FP8通用矩阵乘法（GEMM）的开源库。这一举措延续了DeepSeek推动AI技术透明化和社区协作的承诺。在前两天，DeepSeek已经发布了FlashMLA和DeepEP工具，分别聚焦于快速语言模型架构和专家并行通信。
- • DeepGEMM的介绍
- • DeepGEMM专为密集型和混合专家(MoE)矩阵运算设计，为DeepSeek V3和R1模型的训练与推理提供强大支持。官方消息通过X平台发布后，迅速引发了技术社区的热烈反响。
- • DeepGEMM的性能优势
- • 根据DeepSeek官方账号发布的帖子，DeepGEMM在NVIDIA Hopper GPU上可实现高达1350+ TFLOPS的FP8计算性能。这一性能指标在业界引起了广泛关注。
- • 值得注意的是，DeepGEMM的核心逻辑仅约300行代码，却能在大多数矩阵尺寸上超越专家调优的内核，展现了极高的效率和简洁性。这种简洁性不仅使得代码易于理解和维护，也为开发者提供了一个良好的学习和使用体验。
- • DeepGEMM的设计特点
- • DeepGEMM的设计特点是无需复杂依赖，采用即时编译（Just-In-Time）技术。这种设计使得DeepGEMM能够快速适应不同的计算环境，并提供高效的计算性能。
- • 此外，DeepGEMM支持密集布局和两种MoE布局，设计上“像教程一样干净”，便于开发者学习和使用。这种易用性将吸引更多的开发者参与到DeepGEMM的社区中，共同推动其发展和应用。
技术社区的反响
DeepGEMM的发布在技术社区中引起了积极的反响。X用户@TechBitDaily评论称：“DeepGEMM的发布是DeepSeek开源周的一大亮点，其FP8性能和简洁设计令人印象深刻。”另一位用户@AIObserverCN指出，该库在支持MoE模型的高效训练方面具有显著优势，可能推动AI社区在Hopper架构上的进一步创新。
DeepSeek的开源承诺
作为开源周的一部分，DeepGEMM的发布延续了DeepSeek推动AI技术透明化和社区协作的承诺。此前，该公司已在首两天发布了FlashMLA和DeepEP工具，分别聚焦于快速语言模型架构和专家并行通信。此次DeepGEMM的亮相，进一步展示了DeepSeek在AI基础设施建设上的技术实力。
未来应用前景
业内人士认为，DeepGEMM不仅将提升DeepSeek自家模型的性能，也为全球开发者提供了一个高效、易用的矩阵运算工具，未来应用前景可期。用户现可通过GitHub获取DeepGEMM，探索其在AI训练与推理中的潜力。项目地址：https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM
对DeepSeek自家模型的影响
DeepGEMM作为一款支持FP8通用矩阵乘法（GEMM）的开源库，专为密集型和混合专家(MoE)矩阵运算设计，其发布将对DeepSeek自家的V3和R1模型产生显著影响。通过在NVIDIA Hopper GPU上实现高达1350+ TFLOPS的FP8计算性能，DeepGEMM将大幅提升这些模型的训练与推理效率。这不仅展示了DeepSeek在AI基础设施建设上的技术实力，也为其自家模型的性能优化提供了有力支持。
未来应用前景
业内人士普遍认为，DeepGEMM的发布不仅将提升DeepSeek自家模型的性能，也为全球开发者提供了一个高效、易用的矩阵运算工具，未来应用前景可期。随着AI技术的不断发展和应用领域的扩大，对于高效的矩阵运算需求将持续增长。DeepGEMM的出现正好满足了这一需求，有望在AI训练与推理中发挥重要作用。此外，DeepGEMM的开源特性也促进了AI技术的透明化和社区协作，为未来的技术创新奠定了基础。
获取方式
对于感兴趣的开发者来说，DeepGEMM现已在GitHub上开源，用户可以通过访问以下链接获取代码并探索其在AI训练与推理中的潜力：DeepGEMM GitHub项目地址[1]。这一开放的获取方式进一步推动了AI技术的普及和应用。
引用链接
[1] DeepGEMM GitHub项目地址: https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM
