DeepSeek开源第三弹：惊人的300行代码驱动R1和V3的训练与推理，超越各种专家内核

DeepSeek开源周第三弹！DeepSeek-AI 重磅发布高效FP8 GEMM库 DeepGEMM：极致性能，代码精简，助力V3/R1模型训练与推理！

简单来说这是由 DeepSeek-AI 团队精心打造的 FP8 通用矩阵乘法 (GEMM) 加速库，专为追求极致性能和代码简洁而生

我们一起来扒一扒：

Hopper GPU 上狂飙 1350+ FP8 TFLOPS！

在算力为王的 AI 时代，矩阵乘法 (GEMM) 的效率至关重要。DeepGEMM 正是为了解决这一痛点！它充分利用 NVIDIA Hopper 架构 GPU的强大算力，在 FP8 精度下，性能 高达 1350+ TFLOPS！这意味着更快的模型训练速度，更流畅的推理体验，以及更低的计算成本！

DeepGEMM 不仅适用于传统的 稠密模型，更完美支持 混合专家模型 (MoE) 的 GEMM 计算，无论是 DeepSeek-V3 还是 R1 模型，都能得到强力加速！

代码极简！核心逻辑仅 300 行，堪比教程级！

你没听错！DeepGEMM 的核心 kernel 函数代码量仅有 惊人的 ~300 行！ DeepSeek-AI 团队秉持着 “大道至简” 的设计理念，在保证极致性能的同时，力求代码的 可读性 和 可维护性。 即使是刚入门 CUDA 开发的同学，也能轻松理解 DeepGEMM 的实现原理，甚至可以作为学习 Hopper FP8 矩阵乘法和优化的绝佳教程！

✅ 无需编译！完全 Just-In-Time (JIT) 编译，即装即用！ ✅

告别繁琐的编译过程！DeepGEMM 采用了 全 Just-In-Time (JIT) 编译 技术，所有 kernel 都在运行时动态编译，无需在安装时进行任何预编译。 这意味着你可以 即装即用 DeepGEMM，省去了大量的配置和编译时间，让你可以更专注于模型开发和实验。

DeepGEMM 的 JIT 设计还带来了额外的优势：它可以根据不同的 GEMM 形状、block size 等参数进行 动态优化，始终选择最佳的 kernel 配置，保证在各种场景下都能发挥出最佳性能。

💪 硬核技术解析：DeepGEMM 的性能秘诀

DeepGEMM 在代码简洁的同时，性能却能比肩甚至超越一些专家调优的库，这背后离不开一系列硬核技术的加持：

• • 精细粒度 Scaling (Fine-grained Scaling)： DeepGEMM 采用了 DeepSeek-V3 论文中提出的精细粒度 scaling 技术，更有效地利用 FP8 的动态范围，提升计算精度和性能
• • CUDA-core 双层累加 (Two-level Accumulation)： 为了解决 FP8 tensor core 累加精度不足的问题，DeepGEMM 巧妙地使用了 CUDA-core 双层累加技术，保证了计算结果的准确性
• • Persistent Warp-specialization (持久 Warp 特化)： 借鉴 CUTLASS 的设计思想，DeepGEMM 的 kernel 进行了 warp 特化，实现了数据移动、tensor-core MMA 指令和 CUDA-core promotion 的高效重叠，最大化利用硬件资源
• • Tensor Memory Accelerator (TMA)： DeepGEMM 充分利用 Hopper 架构引入的 TMA 特性，加速 LHS、RHS 矩阵和 scaling factor 的加载，以及输出矩阵的存储，实现更快的数据访问速度
• • 统一优化 Block Scheduler 和 Rasterization (栅格化)： DeepGEMM 采用统一的 block scheduler，并结合 Rasterization 技术，提升 L2 cache 的复用率，进一步优化性能
• • FFMA SASS Interleaving： DeepGEMM 甚至深入到 SASS 汇编层面进行优化，通过调整 FFMA 指令的 interleaving 模式，提升 warp 级别的并行度，榨干硬件的每一丝潜力

DeepGEMM 虽然借鉴了 CUTLASS 和 CuTe 的一些概念，但它并没有过度依赖于复杂的模板或代数库，而是更加注重 简洁性 和 易用性。 这使得 DeepGEMM 不仅是一个高性能的计算库，更是一个学习 Hopper FP8 矩阵乘法和优化的优秀资源

📊 实测性能数据：实力说话！ 📊

DeepGEMM 的性能究竟如何？我们用数据说话！在 DeepSeek-V3/R1 模型常用的各种 shape 上，DeepGEMM 都展现出了惊人的性能：

• • Normal GEMMs for dense models (稠密模型 GEMM)

• • Grouped GEMMs for MoE models (contiguous layout) (MoE 模型 GEMM - 连续布局)

• • Grouped GEMMs for MoE models (masked layout) (MoE 模型 GEMM - Masked 布局)

从数据中可以看出，DeepGEMM 在各种矩阵 shape 下都表现出色，速度提升明显！ 💪

快速上手 DeepGEMM：只需几步！

想要体验 DeepGEMM 的强大性能？ 上手非常简单！

环境要求：

• • NVIDIA Hopper 架构 GPU (sm_90a)
• • Python 3.8+
• • CUDA 12.3+ (推荐 12.8+ 获得最佳性能)
• • PyTorch 2.1+
• • CUTLASS 3.6+ (可以通过 Git submodule 克隆)

安装步骤：

1. 1. 克隆 DeepGEMM 代码库 (需要递归克隆 submodule)：

git clone --recursive https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM.git
1.

1. 2. 创建 third-party 库的符号链接 (CUTLASS 和 CuTe)：

python setup.py develop
1.

1. 3. 测试 JIT 编译：

python tests/test_jit.py
1.

1. 4. 测试所有 GEMM 实现 (normal, contiguous-grouped, masked-grouped)：

python tests/test_core.py
1.

1. 5. 安装 DeepGEMM：

python setup.py install
1.

安装完成后，只需在你的 Python 项目中 import deep_gemm 即可开始使用！

写在最后：

🔗 项目地址：

https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM

DeepGEMM 现已以MIT许可方式正式开源！

DeepGEMM 的灵感来自 CUTLASS 项目