DeepSeek代码开源第三弹：DeepGEMM代码库，V3/R1的训练推理动力

2月26日消息，在宣布开源MLA解码核FlashMLA以及DeepEP两款代码库后，DeepSeek在开源周的第三天宣布开放DeepGEMM代码库。

DeepSeek介绍，DeepGEMM是专为简洁高效的FP8通用矩阵乘法（GEMMs）而设计，它同时支持普通的和专家混合（MoE）分组的GEMM运算，为V3/R1训练和推理提供动力支持。该库使用CUDA编写，在安装过程中无需编译，通过在运行时使用轻量级即时编译模块来编译所有内核。

目前，DeepGEMM仅支持英伟达Hopper架构运算，为解决FP8张量核心累加不精确的问题，它采用了CUDA核心的两级累加（提升）方法。该代码库设计非常简洁，只有一个核心内核函数，代码量约为300行。

尽管其设计轻巧，DeepGEMM的性能在各种矩阵形状上与专家调优的库相匹配或超越。

DeepSeek团队在H800上使用NVCC 12.8测试了DeepSeek-V3/R1推理中可能使用的所有形状（包括预填充和解码，但没有张量并行）。
从测试结果来看，DeepGEMM计算性能最高可达1358 TFLOPS，内存宽带最高可达2668 GB/s。与基于CUTLASS 3.6的优化实现相比，可提速最高可达2.7倍。另外，分组GEMM（MoE模型）中连续性布局、掩码布局下可提速多达1.2倍。

另外，使用DeepGEMM需要的环境要求，包括：

* 必须支持Hopper架构的GPU，sm_90a

* Python 3.8及以上

* CUDA 12.3及以上（推荐12.8）

* PyTorch 2.1及以上

* CUTLASS 3.6及以上