DeepSeek開源第三彈：V3/R1訓練推理關鍵祕籍

來源：量子位

開源周的第三天，DeepSeek把訓練推理V3/R1背後的“動力”給亮出來了——

DeepGEMM：一個FP8 GEMM（通用矩陣乘法）庫，支持密集（dense）和混合專家（MoE）矩陣乘法運算。

我們先來簡單瞭解一下GEMM。

GEMM，即通用矩陣乘法，是線性代數中的基本運算，是科學計算、機器學習、深度學習等領域中“常客”，也是許多高性能計算任務的核心。

但由於它的計算量往往都比較大，所以GEMM的性能優化是至關重要的一點。

而DeepSeek這次開源的DeepGEMM，依舊是保持了**“高性能+低成本”**的特性，亮點如下：

• 高性能：在Hopper架構的GPU上，DeepGEMM能夠實現高達1350+FP8 TFLOPS的性能。
• 簡潔性：核心邏輯僅約 300 行代碼，但性能卻優於專家調優的內核。
• 即時編譯（JIT）：採用完全即時編譯的方式，這意味著它可以在運行時動態生成優化的代碼，從而適應不同的硬件和矩陣大小。
• 無重依賴：這個庫設計得非常輕量級，沒有複雜的依賴關係，可以讓部署和使用變得簡單。
• 支持多種矩陣佈局：支持密集矩陣佈局和兩種 MoE 佈局，這使得它能夠適應不同的應用場景，包括但不限於深度學習中的混合專家模型。

簡單來說，DeepGEMM主要用於加速深度學習中的矩陣運算，特別是在大規模模型訓練和推理中，它特別適用於需要高效計算資源的場景，能夠顯著提升計算效率。

很多網友們對這次的開源都比較“買單”，有人將DeepGEMM比作數學界的超級英雄，認為它比飛快的計算器還要快，比多項式方程還要強大。

也有人將DeepGEMM的發佈比喻為量子態穩定到一個新的現實，稱讚其即時編譯的乾淨利落。

當然……也有人開始擔心起自己手上的英偉達股票了……

深入瞭解DeepGEMM

DeepGEMM是一個專門為實現簡潔高效的FP8通用矩陣乘法（GEMMs）而打造的庫，它還具備細粒度縮放功能，這一設計源於DeepSeek V3。

它既能處理普通的通用矩陣乘法，也能支持MoE分組的通用矩陣乘法。

這個庫是用CUDA編寫的，安裝的時候不需要編譯，因為它會在運行時通過一個輕量級的即時編譯（JIT）模塊來編譯所有的內核程序。

目前，DeepGEMM只支持英偉達的Hopper張量核心。

為了解決FP8張量核心在計算累積時不夠精確的問題，它採用了CUDA核心的兩級累積（提升）方法。

雖然DeepGEMM借鑑了CUTLASS和CuTe裡的一些理念，但並沒有過度依賴它們的模板或代數運算。

相反，這個庫設計得很簡潔，只有一個核心內核函數，代碼量大概300行左右。

這使得它成為一個簡潔易懂的資源，方便大家學習Hopper架構下的FP8矩陣乘法和優化技術。

儘管其設計輕巧，但DeepGEMM的性能可以匹配或超過各種矩陣形狀的專家調優庫。

那麼具體性能如何呢？

團隊在H800上使用NVCC 12.8測試了DeepSeek-V3/R1推理中可能使用的所有形狀（包括預填充和解碼，但沒有張量並行）。

下面這張圖展示的是用於密集模型的普通DeepGEMM的性能：

從測試結果來看，DeepGEMM計算性能最高可達1358 TFLOPS，內存寬帶最高可達2668 GB/s。

加速比方面，與基於CUTLASS 3.6的優化實現相比，最高可達2.7倍。

再來看下DeepGEMM支持MoE模型的連續佈局（contiguous layout）的性能：

以及支持MoE模型掩碼佈局（masked layout）的性能是這樣的：

如何使用？

要想使用DeepGEMM，需先注意一下幾個依賴項，包括：

• 必須支持Hopper架構的GPU，sm_90a。
• Python 3.8及以上。
• CUDA 12.3及以上（推薦12.8）。
• PyTorch 2.1及以上。
• CUTLASS 3.6及以上

Development代碼如下：

# Submodule must be clonedgit clone --recursive git@github.com:deepseek-ai/DeepGEMM.git# Make symbolic links for third-party (CUTLASS and CuTe) include directoriespython setup.py develop# Test JIT compilationpython tests/test_jit.py# Test all GEMM implements (normal, contiguous-grouped and masked-grouped)python tests/test_core.py

安裝代碼如下：

python setup.py install

在上述步驟之後，您的Python項目中導入deep_gemm即可。

在接口方面，對於普通的DeepGEMM，可調用deep_gemm.gemm_fp8_fp8_bf16_nt函數，支持NT格式（非轉置LHS和轉置RHS）。

對於分組的DeepGEMM，連續佈局情況下是m_grouped_gemm_fp8_fp8_bf16_nt_contiguous；掩碼佈局情況下是m_grouped_gemm_fp8_fp8_bf16_nt_masked。

DeepGEMM還提供設置最大SM數量、獲取TMA對齊大小等工具函數；支持環境變量，如DG_NVCC_COMPILER、DG_JIT_DEBUG等。

除此之外，DeepSeek團隊還提供了幾種優化的方式，包括：

• JIT設計：所有內核在運行時編譯，無需安裝時編譯；支持動態選擇最優塊大小和流水線階段。
• 細粒度縮放：通過CUDA核心兩層累加解決FP8精度問題；支持非2的冪次方塊大小，優化SM利用率。
• FFMA SASS交錯：通過修改SASS指令的yield和reuse位，提高性能。

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One More Thing

英偉達這幾天的股票……嗯……一直再跌：

不過在北京時間27日凌晨，英偉達2025財年第四季度業績報告也即將出爐，我們可以期待一下它的表現~