DeepSeek推出DeepGEMM，优化FP8稠密矩阵计算与MoE架构

2025年2月26日，DeepSeek在其开源周（OpenSourceWeek）第三天发布了一个名为DeepGEMM的CUDA库。DeepGEMM旨在支持FP8 GEMM（通用矩阵乘法）操作，专门优化稠密矩阵计算和混合专家（MoE）架构的训练和推理。随着深度学习和大规模机器学习模型的快速发展，模型训练和推理过程中的矩阵计算效率愈发成为关键，DeepGEMM的推出有望为相关领域提供显著的性能提升。

DeepGEMM的关键特点

DeepGEMM的设计目标是提供超高性能、简洁的代码和高度灵活的即时编译能力，能够帮助开发者在高效计算的同时减少复杂的依赖和配置。以下是DeepGEMM的几个关键特点：

1. 超高性能：DeepGEMM能够在NVIDIA Hopper GPU上实现超过1350 TFLOPS的FP8计算能力。这意味着它能在复杂的计算任务中提供卓越的性能，尤其是在大规模数据和复杂模型训练中，极大地提高了计算效率。

2. 极简依赖：DeepGEMM的核心目标之一是降低开发者的工作量，库的依赖非常轻量，不需要额外的繁重依赖。其代码简洁且易于理解，几乎可以直接用于开发者的项目中，就像阅读教程一样。

3. JIT即时编译：与传统的预编译库不同，DeepGEMM通过即时编译（JIT）优化代码，无需进行预编译。该库在运行时会根据硬件环境自动优化计算过程，从而最大化性能。这样一来，开发者可以在不同的硬件平台上轻松运行DeepGEMM，无需为特定平台进行大量的调整和优化。

4. 简洁的核心代码：DeepGEMM的核心代码只有大约300行，但在大多数矩阵尺寸下，它的性能超过了许多专家级优化的内核。这种设计使得DeepGEMM在保证高性能的同时，还能够提供易于理解和维护的代码结构。

5. 支持稠密布局和MoE布局：DeepGEMM不仅支持标准的稠密矩阵布局，还可以适应两种不同的MoE架构布局。这为混合专家模型的实现提供了高效的支持，尤其是在处理多任务学习和大规模语言模型时，能够大幅提升模型的训练和推理效率。

深度学习和MoE架构中的应用前景

随着深度学习模型尤其是大规模语言模型（如GPT-3、GPT-4）的不断发展，训练和推理过程中的计算需求急剧增加。MoE架构（混合专家架构）作为一种高效的神经网络模型，已经在多个领域表现出其优越性。通过选择性激活不同的专家子模型，MoE能够在保证计算效率的同时处理更为复杂和多样的任务。

DeepGEMM通过优化FP8 GEMM操作，能够更好地支持MoE架构中对矩阵计算的高性能需求，尤其是在处理超大规模数据集和高维矩阵时。通过简化矩阵计算过程，DeepGEMM使得开发者能够更加高效地训练和推理大型神经网络，特别是在资源有限的情况下，仍能保持较高的性能。

对开发者的意义

对于AI开发者和研究人员来说，DeepGEMM的发布无疑是一个重要的工具。它为复杂的机器学习任务提供了一个高效、简洁的解决方案，能够大大降低开发成本和计算资源消耗。在加速硬件和算法优化的支持下，DeepGEMM将帮助开发者在保持代码简洁的同时，充分释放硬件性能的潜力。

此外，DeepSeek提供的开源库使得社区能够快速适应和创新，进一步推动深度学习领域的技术进步。通过不断优化和扩展DeepGEMM，社区成员可以根据自己的需求进行定制化开发，从而加速研究进程。

未来展望

随着AI技术的不断发展，尤其是对大规模深度学习模型的需求日益增加，DeepGEMM提供的高效计算框架将成为支持这些技术进步的重要工具。DeepSeek通过持续发布优化工具和开源技术，推动了计算机科学和人工智能领域的创新，预计DeepGEMM将在未来的AI训练和推理中扮演更为重要的角色。

通过在开源社区中共享这一技术，DeepSeek不仅加强了与开发者的互动，还进一步推动了高效算法和计算工具的普及，帮助更多的科研机构和企业在AI领域取得突破性进展。