揭秘DeepGEMM：深度學(xué)習(xí)利器的新篇章
在當(dāng)今的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，高效的矩陣乘法（GEMM）對(duì)于模型訓(xùn)練和推理至關(guān)重要。近日，DeepSeek“開源周”的進(jìn)度來到了3/5，推出了一款名為DeepGEMM的全新FP8 GEMM庫，旨在為高效且清晰的FP8通用矩陣乘法提供支持。DeepGEMM基于精細(xì)化縮放能力，支持普通的GEMM以及MoE分組GEMM，其在Hopper GPU上的性能表現(xiàn)尤為引人矚目。
DeepGEMM是一款專為高效且清晰的FP8通用矩陣乘法設(shè)計(jì)的庫，具備DeepSeek-V3所提出的精細(xì)化縮放能力。它不僅支持普通的GEMM，還支持Mix-of-Experts（MoE）分組GEMM，這為模型訓(xùn)練和推理提供了更大的靈活性。
DeepGEMM的設(shè)計(jì)簡(jiǎn)潔，核心內(nèi)核函數(shù)只有大約300行代碼，方便學(xué)習(xí)Hopper FP8矩陣乘法和優(yōu)化技術(shù)。盡管采用輕量設(shè)計(jì)，DeepGEMM在多種矩陣形狀下的性能表現(xiàn)與專家優(yōu)化的庫相當(dāng)，甚至更好。這充分證明了其高效性和靈活性。
值得注意的是，DeepGEMM不僅支持稠密布局，還支持兩種MoE布局。這使得它能夠適應(yīng)不同的應(yīng)用場(chǎng)景，滿足不同的需求。無復(fù)雜依賴、代碼簡(jiǎn)潔如教程以及完全采用即時(shí)編譯技術(shù)（Just-In-Time）等特點(diǎn)，使其在大多數(shù)矩陣尺寸下超越了專家優(yōu)化的內(nèi)核。
DeepGEMM基于CUDA編寫，在安裝時(shí)無需預(yù)編譯，而是通過輕量級(jí)的即時(shí)編譯（JIT）模塊，在運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)編譯所有內(nèi)核。這種設(shè)計(jì)使得DeepGEMM能夠充分利用GPU的并行計(jì)算能力，提高運(yùn)行效率。
目前，DeepGEMM僅支持NVIDIA Hopper Tensor核心。為了應(yīng)對(duì)FP8 Tensor核心累加不精確的問題，它使用了CUDA核心的兩級(jí)累加（提升）方法。這種技術(shù)能夠有效地解決累加不精確的問題，提高計(jì)算精度。
DeepGEMM的出現(xiàn)，無疑為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。作為一款深度學(xué)習(xí)利器，它開啟了開源新篇章，為探索深度學(xué)習(xí)未來提供了新的可能。
DeepGEMM在各種矩陣形狀下的性能表現(xiàn)令人矚目，尤其是在H800上的測(cè)試中，使用NVCC 12.8測(cè)試了DeepSeek-V3/R1推理中可能用到的各種矩陣形狀（包括預(yù)填充和解碼，但不涉及張量并行）。所有加速指標(biāo)都是相對(duì)于我們內(nèi)部精心優(yōu)化的CUTLASS 3.6實(shí)現(xiàn)計(jì)算的。這表明DeepGEMM具有出色的性能和效率。
盡管DeepGEMM在某些矩陣形狀下的表現(xiàn)不盡如人意，但我們相信這只是暫時(shí)的。我們歡迎有興趣的朋友提交優(yōu)化PR，共同完善這款深度學(xué)習(xí)利器。通過開源的方式，我們希望能夠匯聚更多的力量，共同推動(dòng)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的發(fā)展。
總的來說，DeepGEMM的推出是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一次重大突破。它以其高效、靈活、簡(jiǎn)潔的設(shè)計(jì)，為深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和推理提供了新的可能。作為一款深度學(xué)習(xí)利器，DeepGEMM開啟了開源新篇章，讓我們共同期待它為深度學(xué)習(xí)未來帶來的更多可能性。
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