DeepSeek开源第三天：DeepGEMM，为大模型计算提速

原标题：DeepSeek开源第三天：DeepGEMM，为大模型计算提速
文章来源：小夏聊AIGC
内容字数：2855字

DeepGEMM：加速AI发展的利器

人工智能领域的飞速发展，离不开强大的计算能力支撑。而矩阵运算作为深度学习的核心，其效率直接影响着模型训练和推理的速度。近日，DeepSeek开源了DeepGEMM，一个高性能的FP8 GEMM库，为AI领域带来了新的活力。

什么是DeepGEMM？

DeepGEMM是一个专注于矩阵乘法运算(GEMM)的库。在各种AI模型中，从图像识别到自然语言处理，矩阵乘法都是最基础、也是最耗时的计算任务之一。DeepGEMM通过采用FP8 (8位浮点格式)来减少数据存储和传输的负担，在保证精度的前提下显著提升计算效率。这就好比用更小的容器装载同样多的物品，既节省空间又方便使用。

更重要的是，DeepGEMM不仅支持传统的密集矩阵乘法，还支持混合专家模型(MoE)的矩阵乘法。MoE模型是当下热门的模型架构，它能够提升模型的智能化水平，而DeepGEMM对MoE的支持，使其能够更好地服务于更先进的AI模型。

DeepGEMM的卓越性能

DeepGEMM在性能方面表现突出。在NVIDIA Hopper GPU上，它能够达到1350+ FP8 TFLOPS的惊人计算速度，这意味着每秒可以执行超过1350万亿次的8位浮点运算。如此高的计算速度，能够显著缩短模型训练和推理的时间。例如，大型语言模型的训练时间可能会从几周缩短到几天，极大地加快了AI研发的进程。在推理方面，更快的计算速度也意味着更快速的响应，例如智能客服可以更迅速地回答用户的问题，图像识别软件可以即时识别图片内容。

DeepGEMM的独特优势

除了强大的性能，DeepGEMM还拥有诸多独特的优势：

• 简洁易用： DeepGEMM 依赖较少，安装和配置简单，降低了开发者的使用门槛。
• 即时编译： 采用完全即时编译技术，开发者可以即时看到代码修改后的效果，极大地提高了开发效率。
• 核心代码精简但性能卓越： 核心逻辑仅约300行代码，却在大多数矩阵大小上超越了专家调优的内核。
• 布局支持丰富： 支持密集布局和两种MoE布局，能够适应各种深度学习模型和应用场景。

DeepGEMM对AI领域的影响

DeepGEMM的开源，为人工智能领域的发展注入了新的动力。对于学术研究人员来说，它可以帮助他们更高效地验证新的算法和模型；对于企业开发者来说，它可以降低开发成本，加速产品迭代，从而为用户提供更好的体验，例如开发更智能的语音助手、更精准的推荐系统等。

总而言之，DeepGEMM凭借其卓越的性能和独特的优势，在人工智能的矩阵计算领域中脱颖而出。它有望成为推动大模型发展的重要力量，为AI技术的进步贡献力量。我们鼓励AI开发者尝试使用DeepGEMM，体验其带来的高效和便捷。

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