今天小編分享的科學經驗：DeepSeek開源第三彈：V3/R1訓練推理關鍵秘籍，核心代碼僅300行，歡迎閱讀。
開源周的第三天，DeepSeek把訓練推理 V3/R1 背後的 " 動力 " 給亮出來了——
DeepGEMM：一個 FP8 GEMM（通用矩陣乘法）庫，支持密集（dense）和混合專家（MoE）矩陣乘法運算。
我們先來簡單了解一下 GEMM。
GEMM，即通用矩陣乘法，是線性代數中的基本運算，是科學計算、機器學習、深度學習等領網域中 " 常客 "，也是許多高性能計算任務的核心。
但由于它的計算量往往都比較大，所以 GEMM 的性能優化是至關重要的一點。
而 DeepSeek 這次開源的 DeepGEMM，依舊是保持了" 高性能 + 低成本 "的特性，亮點如下：
高性能：在 Hopper 架構的 GPU 上，DeepGEMM 能夠實現高達 1350+FP8 TFLOPS 的性能。
簡潔性：核心邏輯僅約 300 行代碼，但性能卻優于專家調優的内核。
即時編譯（JIT）：采用完全即時編譯的方式，這意味着它可以在運行時動态生成優化的代碼，從而适應不同的硬體和矩陣大小。
無重依賴：這個庫設計得非常輕量級，沒有復雜的依賴關系，可以讓部署和使用變得簡單。
支持多種矩陣布局：支持密集矩陣布局和兩種 MoE 布局，這使得它能夠适應不同的應用場景，包括但不限于深度學習中的混合專家模型。
簡單來說，DeepGEMM 主要用于加速深度學習中的矩陣運算，特别是在大規模模型訓練和推理中，它特别适用于需要高效計算資源的場景，能夠顯著提升計算效率。
很多網友們對這次的開源都比較 " 買單 "，有人将 DeepGEMM 比作數學界的超級英雄，認為它比飛快的計算器還要快，比多項式方程還要強大。
也有人将 DeepGEMM 的發布比喻為量子态穩定到一個新的現實，稱贊其即時編譯的幹淨利落。
當然……也有人開始擔心起自己手上的英偉達股票了……
深入了解 DeepGEMM
DeepGEMM 是一個專門為實現簡潔高效的 FP8 通用矩陣乘法（GEMMs）而打造的庫，它還具備細粒度縮放功能，這一設計源于 DeepSeek V3。
它既能處理普通的通用矩陣乘法，也能支持 MoE 分組的通用矩陣乘法。
這個庫是用 CUDA 編寫的，安裝的時候不需要編譯，因為它會在運行時通過一個輕量級的即時編譯（JIT）模塊來編譯所有的内核程式。
目前，DeepGEMM 只支持英偉達的 Hopper 張量核心。
為了解決 FP8 張量核心在計算累積時不夠精确的問題，它采用了 CUDA 核心的兩級累積（提升）方法。
雖然 DeepGEMM 借鑑了 CUTLASS 和 CuTe 裡的一些理念，但并沒有過度依賴它們的模板或代數運算。
相反，這個庫設計得很簡潔，只有一個核心内核函數，代碼量大概 300 行左右。
這使得它成為一個簡潔易懂的資源，方便大家學習 Hopper 架構下的 FP8 矩陣乘法和優化技術。
盡管其設計輕巧，但 DeepGEMM 的性能可以匹配或超過各種矩陣形狀的專家調優庫。
那麼具體性能如何呢？
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）。
下面這張圖展示的是用于密集模型的普通 DeepGEMM 的性能：
從測試結果來看，DeepGEMM計算性能最高可達 1358 TFLOPS，内存寬帶最高可達 2668 GB/s。
加速比方面，與基于 CUTLASS 3.6 的優化實現相比，最高可達 2.7 倍。
再來看下 DeepGEMM 支持 MoE 模型的連續布局（contiguous layout）的性能：
以及支持 MoE 模型掩碼布局（masked layout）的性能是這樣的：
如何使用？
要想使用 DeepGEMM，需先注意一下幾個依賴項，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
Development 代碼如下：
# Submodule must be clonedgit clone --recursive [email protected]:deepseek-ai/DeepGEMM.git
# Make symbolic links for third-party ( CUTLASS and CuTe ) include directoriespython setup.py develop
# Test JIT compilationpython tests/test_jit.py
# Test all GEMM implements ( normal, contiguous-grouped and masked-grouped ) python tests/test_core.py
安裝代碼如下：
python setup.py install
在上述步驟之後，您的 Python 項目中導入 deep_gemm 即可。
在接口方面，對于普通的 DeepGEMM，可調用 deep_gemm.gemm_fp8_fp8_bf16_nt 函數，支持 NT 格式（非轉置 LHS 和轉置 RHS）。
對于分組的 DeepGEMM，連續布局情況下是 m_grouped_gemm_fp8_fp8_bf16_nt_contiguous；掩碼布局情況下是 m_grouped_gemm_fp8_fp8_bf16_nt_masked。
DeepGEMM 還提供設定最大 SM 數量、獲取 TMA 對齊大小等工具函數；支持環境變量，如 DG_NVCC_COMPILER、DG_JIT_DEBUG 等。
除此之外，DeepSeek 團隊還提供了幾種優化的方式，包括：
JIT 設計：所有内核在運行時編譯，無需安裝時編譯；支持動态選擇最優塊大小和流水線階段。
細粒度縮放：通過 CUDA 核心兩層累加解決 FP8 精度問題；支持非 2 的幂次方塊大小，優化 SM 利用率。
FFMA SASS 交錯：通過修改 SASS 指令的 yield 和 reuse 位，提高性能。
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One More Thing
英偉達這幾天的股票……嗯……一直再跌：
不過在北京時間 27 日凌晨，英偉達 2025 财年第四季度業績報告也即将出爐，我們可以期待一下它的表現 ~
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DeepGEMM GitHub 入口：
https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM
