上、中、下游加深融合，搭建元宇宙產業全景
元宇宙產業鏈涉及多種技術和多個領域。在上游，聚集著大量的技術廠商，提供元宇宙相關的硬件和軟件支持；在中游，內容運營與分發領域也吸引著越來越多的企業以VR內容
2 月 26 日消息，DeepSeek“開源周”的進度今日來到 3/5：支持稠密和混合專家模型 (MoE) 的 FP8 矩陣乘法 (GEMM) 庫，用以驅動 V3 / R1 模型的訓練和推理。
在 Hopper GPU 上可實現高達 1350+ FP8 TFLOPS 性能
無復雜依賴，代碼簡潔如教程
完全采用即時編譯技術（Just-In-Time）
核心代碼僅約 300 行 —— 在大多數矩陣尺寸下超越了專家優化的內核
支持稠密布局和兩種 MoE 布局
附開源鏈接：https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM
官方介紹大意如下：
DeepGEMM 是一個專為高效且清晰的 FP8 通用矩陣乘法（GEMM）設計的庫，具備 DeepSeek-V3 所提出的精細化縮放能力。它支持普通的 GEMM 以及 Mix-of-Experts (MoE) 分組 GEMM。
該庫基于 CUDA 編寫，在安裝時無需預編譯，而是通過輕量級的即時編譯（JIT）模塊，在運行時動態編譯所有內核。
目前，DeepGEMM 僅支持 NVIDIA Hopper 張量核心。為了應對 FP8 張量核心累加不精確的問題，它使用了 CUDA 核心的兩級累加（提升）方法。雖然它借鑒了部分 CUTLASS 和 CuTe 的理念，但并未過度依賴它們的模板或代數結構。
DeepGEMM 的設計簡潔，核心內核函數只有大約 300 行代碼，方便學習 Hopper FP8 矩陣乘法和優化技術。
盡管采用輕量設計，DeepGEMM 在多種矩陣形狀下的性能表現與專家優化的庫相當，甚至更好。
我們在 H800 上，使用 NVCC 12.8 測試了 DeepSeek-V3 / R1 推理中可能用到的各種矩陣形狀（包括預填充和解碼，但不涉及張量并行）。所有加速指標都是相對于我們內部精心優化的 CUTLASS 3.6 實現計算的。
DeepGEMM 在某些矩陣形狀下的表現不盡如人意，歡迎有興趣的朋友提交優化 PR。
本文鏈接：http://www.www897cc.com/showinfo-45-11196-0.htmlDeepSeek 開源進度 3 5：深度學習利器 DeepGEMM
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