DeepSeek代碼開源第三彈：DeepGEMM代碼庫，V3/R1的訓練推理動力快訊
DeepSeek團隊在H800上使用NVCC 12.8測試了DeepSeek-V3/R1推理中可能使用的所有形狀（包括預填充和解碼，DeepSeek在開源周的第三天宣布開放DeepGEMM代碼庫，DeepGEMM僅支持英偉達Hopper架構運算。
【TechWeb】2月26日消息，在宣布開源MLA解碼核FlashMLA以及DeepEP兩款代碼庫后，DeepSeek在開源周的第三天宣布開放DeepGEMM代碼庫。
DeepSeek介紹，DeepGEMM是專為簡潔高效的FP8通用矩陣乘法（GEMMs）而設計，它同時支持普通的和專家混合（MoE）分組的GEMM運算，為V3/R1訓練和推理提供動力支持。該庫使用CUDA編寫，在安裝過程中無需編譯，通過在運行時使用輕量級即時編譯模塊來編譯所有內核。
目前，DeepGEMM僅支持英偉達Hopper架構運算，為解決FP8張量核心累加不精確的問題，它采用了CUDA核心的兩級累加（提升）方法。該代碼庫設計非常簡潔，只有一個核心內核函數，代碼量約為300行。
盡管其設計輕巧，DeepGEMM的性能在各種矩陣形狀上與專家調優的庫相匹配或超越。
DeepSeek團隊在H800上使用NVCC 12.8測試了DeepSeek-V3/R1推理中可能使用的所有形狀（包括預填充和解碼，但沒有張量并行）。
從測試結果來看，DeepGEMM計算性能最高可達1358 TFLOPS，內存寬帶最高可達2668 GB/s。與基于CUTLASS 3.6的優化實現相比，可提速最高可達2.7倍。另外，分組GEMM（MoE模型）中連續性布局、掩碼布局下可提速多達1.2倍。
另外，使用DeepGEMM需要的環境要求，包括：
* 必須支持Hopper架構的GPU，sm_90a
* Python 3.8及以上
* CUDA 12.3及以上（推薦12.8）
* PyTorch 2.1及以上
* CUTLASS 3.6及以上
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