一、DeepGEMM簡(jiǎn)介：高效FP8矩陣乘法的開源解決方案

在AI計(jì)算領(lǐng)域，矩陣乘法（GEMM）是深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和推理中的核心操作。然而，隨著模型規(guī)模的不斷擴(kuò)大，傳統(tǒng)計(jì)算方式在性能和精度上的瓶頸日益凸顯。為了解決這一問題，DeepSeek推出了開源的DeepGEMM庫，專為高效簡(jiǎn)潔的FP8矩陣乘法設(shè)計(jì)，特別針對(duì)NVIDIA Hopper張量核心進(jìn)行了深度優(yōu)化。
DeepGEMM不僅支持普通矩陣乘法操作，還支持混合專家（MoE）模型中的分組GEMM，適用于多種矩陣布局場(chǎng)景。其輕量化設(shè)計(jì)使得核心代碼僅約300行，便于學(xué)習(xí)和優(yōu)化，同時(shí)在性能上達(dá)到了甚至超越了專家級(jí)優(yōu)化庫的水平。

二、DeepGEMM的核心功能與優(yōu)勢(shì)

1. 高效FP8矩陣乘法 DeepGEMM專注于FP8（8位浮點(diǎn)）矩陣乘法，通過細(xì)粒度縮放技術(shù)顯著提升了計(jì)算性能和精度。即使在低精度計(jì)算中，也能通過雙級(jí)累加機(jī)制將結(jié)果提升到更高精度的格式（如BF16），確保計(jì)算的準(zhǔn)確性。

2. 支持普通和分組GEMM

   1. 普通GEMM：適用于常規(guī)的矩陣乘法操作，優(yōu)化多種矩陣形狀。

   2. 分組GEMM：針對(duì)混合專家（MoE）模型設(shè)計(jì)，支持連續(xù)布局和掩碼布局，優(yōu)化多專家共享形狀的場(chǎng)景，提升計(jì)算效率。

3. 即時(shí)編譯（JIT）設(shè)計(jì) DeepGEMM采用即時(shí)編譯技術(shù)，所有內(nèi)核在運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)編譯，無需安裝時(shí)編譯。根據(jù)矩陣形狀、塊大小等參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，動(dòng)態(tài)調(diào)整寄存器使用，顯著提升性能。

4. Hopper架構(gòu)優(yōu)化 DeepGEMM充分利用NVIDIA Hopper架構(gòu)的Tensor Memory Accelerator（TMA）特性，包括TMA加載、存儲(chǔ)、多播和描述符預(yù)取，顯著提升數(shù)據(jù)傳輸效率，充分發(fā)揮硬件性能。

5. 輕量級(jí)設(shè)計(jì) 核心代碼簡(jiǎn)潔，僅約300行，避免復(fù)雜模板或代數(shù)結(jié)構(gòu)的依賴，降低學(xué)習(xí)和優(yōu)化的難度，便于開發(fā)者快速上手和擴(kuò)展。

三、DeepGEMM的性能表現(xiàn)

1. 普通GEMM（非分組）性能

   1. 最高加速比：在某些矩陣形狀下，DeepGEMM能達(dá)到2.7倍的加速比，顯著提升矩陣乘法的效率。

   2. 計(jì)算性能：在大規(guī)模矩陣運(yùn)算中，DeepGEMM能夠?qū)崿F(xiàn)超過1000 TFLOPS的計(jì)算性能，接近Hopper架構(gòu)GPU的理論峰值。

2. 分組GEMM（MoE模型）性能

   1. 加速比：在分組GEMM中，DeepGEMM能實(shí)現(xiàn)1.1-1.2倍的加速比，顯著提升MoE模型的訓(xùn)練和推理效率。

   2. 內(nèi)存帶寬優(yōu)化：基于TMA特性，DeepGEMM在內(nèi)存帶寬利用上表現(xiàn)出色，達(dá)到接近硬件極限的性能。

3. 連續(xù)布局與掩碼布局 DeepGEMM支持多種矩陣布局方式，包括連續(xù)布局和掩碼布局，優(yōu)化不同場(chǎng)景下的計(jì)算效率，滿足多樣化需求。

四、系統(tǒng)要求與兼容性

1. 硬件要求

   1. GPU架構(gòu)：必須支持NVIDIA Hopper架構(gòu)（sm_90a），推薦使用H800或H100等GPU。

   2. CUDA兼容性：需要支持CUDA 12.3或更高版本，推薦使用CUDA 12.8或更高版本。

2. 軟件要求

   1. 操作系統(tǒng)：推薦使用Linux（如Ubuntu、CentOS）。

   2. Python版本：Python 3.8或更高版本。

   3. CUDA工具包：CUDA 12.3或更高版本。

   4. PyTorch：PyTorch 2.1或更高版本。

   5. CUTLASS庫：CUTLASS 3.6或更高版本。

3. 其他要求

   1. 常規(guī)編譯工具（如gcc、make）。

   2. torch.utils.cpp_extension模塊，用于CUDA擴(kuò)展。

五、DeepGEMM的應(yīng)用場(chǎng)景

1. 大規(guī)模AI模型推理 DeepGEMM通過優(yōu)化高維矩陣乘法，顯著提升AI模型的推理速度，適用于大規(guī)模部署場(chǎng)景。

2. 混合專家（MoE）模型 DeepGEMM針對(duì)MoE模型的分組矩陣乘法進(jìn)行了深度優(yōu)化，提升計(jì)算效率，加速模型訓(xùn)練與推理。

3. 低精度計(jì)算 通過細(xì)粒度縮放技術(shù)，DeepGEMM解決了FP8精度不足的問題，同時(shí)保持高精度輸出，適用于低精度計(jì)算需求。

4. 高性能計(jì)算 基于Hopper架構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)，DeepGEMM在矩陣運(yùn)算效率上達(dá)到硬件極限，適用于高性能計(jì)算場(chǎng)景。

5. 深度學(xué)習(xí)框架優(yōu)化 作為底層優(yōu)化庫，DeepGEMM能夠加速深度學(xué)習(xí)框架的模型訓(xùn)練和推理，提升整體性能。

六、如何獲取與使用DeepGEMM

DeepGEMM的GitHub倉庫地址為：https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM。開發(fā)者可以輕松克隆倉庫，按照文檔進(jìn)行安裝和使用。其簡(jiǎn)潔的設(shè)計(jì)和高效的性能使其成為AI計(jì)算領(lǐng)域的重要工具。

七、總結(jié)

DeepGEMM作為DeepSeek開源的高效FP8矩陣乘法庫，憑借其輕量化設(shè)計(jì)、Hopper架構(gòu)優(yōu)化和即時(shí)編譯技術(shù)，在AI計(jì)算領(lǐng)域展現(xiàn)了強(qiáng)大的性能和靈活性。無論是大規(guī)模模型推理、混合專家模型訓(xùn)練，還是高性能計(jì)算需求，DeepGEMM都能提供卓越的解決方案。對(duì)于AI開發(fā)者和研究人員來說，DeepGEMM無疑是一個(gè)值得探索和應(yīng)用的重要工具。