一份全面清單：Web3行業高薪酬的13種工作
來源：區塊鏈騎士這可能會讓許多人感到震驚，但除了成為開發人員之外，Web3還有其他高薪工作。Web3可能是現代就業市場中跨學科最多的領域，換句話說，它由許多個在不同領域中具有不同
在科技界的萬眾矚目下，DeepSeek開源周的精彩繼續上演，此次推出的高性能矩陣計算庫DeepGEMM，無疑成為了眾人矚目的焦點。這款被譽為“AI數學加速器”的開源工具，旨在為大模型訓練和推理提供前所未有的速度提升。
DeepGEMM在Hopper架構的GPU上實現了驚人的FP8精度下1350+ TFLOPS的算力表現。這一數字遠超當前市面上的主流顯卡，如RTX 4090的400-500 TFLOPS，展現了其卓越的性能優勢。FP8精度，即8位浮點數格式，通過犧牲微小的精度換取了3倍以上的速度提升，這一策略在AI場景中尤為適用，因為AI應用通常對誤差具有一定的容忍性。
更令人驚嘆的是，DeepGEMM的核心邏輯僅用300行代碼實現，卻通過全流程JIT編譯優化，達到了比手工調優算子更高的效能。這一極簡代碼哲學，不僅摒棄了冗余設計，還專注于底層優化，重新定義了高性能計算的邊界。開發者可以輕松地將DeepGEMM集成到現有框架中，無需額外的依賴項。
DeepGEMM還支持雙模式，即稠密矩陣布局和混合MoE布局，以適應不同模型的需求。稠密矩陣布局適用于全量數據的統一計算，而混合MoE布局則能夠分任務處理，提高了計算的靈活性。
在FP8精度下，DeepGEMM還展現出了“省電模式”的優勢。低精度計算大幅降低了顯存占用和功耗，使得萬億參數的大模型在24G顯存的單卡上也能實現28倍的推理加速。這一特性在KTransformers項目中得到了驗證。
DeepGEMM在MoE模型上進行了殺手級優化。通過連續/掩碼雙布局，解決了專家模型計算中的通信瓶頸，使得萬億參數的MoE推理速度如閃電般迅速。這一優化不僅提升了性能，還進一步降低了計算成本。
DeepGEMM的開源，預示著DeepSeek在算力領域的又一次重大突破。據悉，DeepSeek正在加速推出其R1模型的升級版——DeepSeek R2，預計將在5月發布。這一升級版將借助DeepGEMM的強大算力，進一步提升模型訓練和推理的速度。
與此同時，DeepSeek也重新開放了API充值入口。此前，由于資源緊張，該入口一度關閉。目前，deepseek-chat模型的優惠期已經結束，調用價格已調整為每百萬輸入tokens 2元，每百萬輸出tokens 8元。這一調整旨在更好地滿足用戶的需求，同時也為DeepSeek的持續發展提供了資金支持。
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