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🚀 “矩阵革命！DeepSeek开源FP8计算库：300行代码跑赢专家优化，MoE训练提速3倍”

大家好，我是蚝油菜花。当同行还在为万亿参数模型算力发愁时，一群极客用300行代码改写了游戏规则——

你是否正经历这些至暗时刻？

• 👉 MoE模型分组计算卡在显存瓶颈，batch_size死活上不去
• 👉 FP8精度损失严重，手动调参到凌晨3点仍报NaN警告
• 👉 专家库动辄百万行代码，想优化却找不到切入点…

DeepGEMM 的三大破局利器：

• ✅ JIT即时编译：运行时动态优化，彻底告别安装编译依赖地狱
• ✅ TMA硬件级加速：榨干Hopper架构性能，矩阵搬运效率提升200%+
• ✅ 双级累加黑科技：FP8计算+BF16精度保障，误差率直降80%

现在，百川智能的工程师用它把MoE推理延迟压进毫秒级——点击看如何用5行代码激活这个性能怪兽！

🚀 快速阅读

DeepGEMM 是 DeepSeek 开源的专为 FP8 矩阵乘法设计的高效库，支持普通和混合专家（MoE）分组的 GEMM 操作。

1. 核心功能：支持高效 FP8 矩阵乘法，细粒度缩放和即时编译技术，显著提升计算性能。
2. 技术原理：基于 NVIDIA Hopper 架构的 Tensor Memory Accelerator（TMA）特性，优化数据传输效率，并通过 CUDA 核心双级累加技术解决 FP8 精度问题。

DeepGEMM 是什么

DeepGEMM 是 DeepSeek 开源的专为 FP8（8 位浮点）矩阵乘法设计的高效库，支持普通和混合专家（MoE）分组的 GEMM 操作。该库基于即时编译（JIT）技术，无需安装时编译，支持在运行时动态优化，显著提升矩阵运算的性能和精度。

DeepGEMM 专为 NVIDIA Hopper 架构设计，充分利用 Tensor Memory Accelerator（TMA）特性，提升数据传输效率。其核心代码仅约 300 行，易于学习和优化，在多种矩阵形状上均达到或超过专家级优化库的性能。

DeepGEMM 的主要功能

• 高效 FP8 矩阵乘法（GEMM）：专为 FP8 矩阵乘法设计，支持细粒度缩放，显著提升矩阵运算的性能和精度。
• 支持普通和分组 GEMM：适用于常规的矩阵乘法操作，并支持混合专家（MoE）模型中的分组矩阵乘法，优化多专家共享形状的场景。
• 即时编译（JIT）设计：所有内核在运行时动态编译，无需安装时编译，根据矩阵形状、块大小等参数进行优化，节省寄存器提升性能。
• Hopper 架构优化：充分利用 Tensor Memory Accelerator（TMA）特性，包括 TMA 加载、存储、多播和描述符预取，显著提升数据传输效率。
• 细粒度缩放和双级累加：引入细粒度缩放技术，基于 CUDA 核心的双级累加机制，将 FP8 计算结果提升到更高精度的格式（如 BF16），确保计算精度。
• 轻量级设计：核心代码简洁，仅约 300 行，易于理解和扩展，避免复杂模板或代数结构的依赖，降低学习和优化的难度。

DeepGEMM 的技术原理

• 即时编译（JIT）技术：所有内核在运行时动态编译，无需安装时编译，根据矩阵形状、块大小等参数进行优化，节省寄存器提升性能。
• Tensor Memory Accelerator（TMA）：利用 Hopper 架构的 TMA 特性，提升数据传输效率，包括 TMA 加载、存储、多播和描述符预取。
• 细粒度缩放和双级累加：通过细粒度缩放技术，结合 CUDA 核心的双级累加机制，解决 FP8 精度不足的问题，确保计算精度。

如何运行 DeepGEMM

环境要求

在运行 DeepGEMM 之前，请确保满足以下环境要求：

• 支持 Hopper 架构的 GPU（必须支持 sm_90a）
• Python 3.8 或更高版本
• CUDA 12.3 或更高版本（推荐 12.8 或以上以获得最佳性能）
• PyTorch 2.1 或更高版本
• CUTLASS 3.6 或更高版本（可以通过 Git 子模块克隆）

开发环境配置

1. 克隆代码库

DeepGEMM 的代码库包含必要的子模块，因此需要使用 --recursive 参数克隆：

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

2. 创建符号链接

运行以下命令以创建第三方库（如 CUTLASS 和 CuTe）的符号链接：

python setup.py develop

3. 测试 JIT 编译

运行以下命令以测试 JIT 编译是否正常工作：

python tests/test_jit.py

4. 测试核心功能

运行以下命令以测试所有 GEMM 实现（包括普通 GEMM 和分组 GEMM）：

python tests/test_core.py

5. 安装 DeepGEMM

完成开发环境配置后，可以通过以下命令安装 DeepGEMM：

python setup.py install

安装完成后，可以在 Python 项目中导入 deep_gemm 模块，开始使用 DeepGEMM。

使用 DeepGEMM 的核心功能

DeepGEMM 提供了多种矩阵乘法接口，支持普通 GEMM 和分组 GEMM（连续布局和掩码布局）。以下是具体的使用方法。

普通 GEMM（非分组）

要执行一个基本的非分组 FP8 GEMM，可以调用 deep_gemm.gemm_fp8_fp8_bf16_nt 函数。以下是一个简单的示例代码：

import torch
import deep_gemm

# 创建 FP8 输入矩阵
lhs = torch.randn(64, 7168, dtype=torch.float8_e4m3fn)
rhs = torch.randn(7168, 2112, dtype=torch.float8_e4m3fn)

# 执行 GEMM 操作
output = deep_gemm.gemm_fp8_fp8_bf16_nt(lhs, rhs)

print("Output shape:", output.shape)

代码解释：

1. lhs 和 rhs 是 FP8 格式的输入矩阵。
2. deep_gemm.gemm_fp8_fp8_bf16_nt 函数执行非转置 LHS 和转置 RHS 的矩阵乘法。
3. 输出结果为 BF16 格式。

分组 GEMM（连续布局）

分组 GEMM 适用于 MoE（Mixture of Experts）模型，其中每个专家的输入矩阵形状相同。以下是一个连续布局的分组 GEMM 示例：

import torch
import deep_gemm

# 创建分组输入矩阵
lhs = torch.randn(4, 8192, 7168, dtype=torch.float8_e4m3fn)
rhs = torch.randn(7168, 4096, dtype=torch.float8_e4m3fn)

# 执行分组 GEMM 操作
output = deep_gemm.m_grouped_gemm_fp8_fp8_bf16_nt_contiguous(lhs, rhs)

print("Output shape:", output.shape)

代码解释：

1. lhs 是一个分组矩阵，其中每个组的形状为 (8192, 7168)。
2. rhs 是一个共享的权重矩阵。
3. 输出结果为每个组的矩阵乘法结果。

分组 GEMM（掩码布局）

在推理阶段，当使用 CUDA 图形时，可以通过掩码布局支持分组 GEMM。以下是一个示例：

import torch
import deep_gemm

# 创建掩码分组输入矩阵
lhs = torch.randn(4, 1024, 7168, dtype=torch.float8_e4m3fn)
rhs = torch.randn(7168, 4096, dtype=torch.float8_e4m3fn)
mask = torch.randint(0, 2, (4, 1024), dtype=torch.bool)

# 执行掩码分组 GEMM 操作
output = deep_gemm.m_grouped_gemm_fp8_fp8_bf16_nt_masked(lhs, rhs, mask)

print("Output shape:", output.shape)

代码解释：

1. mask 是一个布尔张量，用于指示哪些部分需要计算。
2. deep_gemm.m_grouped_gemm_fp8_fp8_bf16_nt_masked 函数仅计算掩码为 True 的部分。

配置优化选项

DeepGEMM 提供了一些实用工具函数和环境变量，用于优化性能。以下是一些常用配置：

设置最大 SM 数量

deep_gemm.set_num_sms(132)  # 设置最大 SM 数量

获取对齐要求

alignment = deep_gemm.get_m_alignment_for_contiguous_layout()
print("Alignment requirement:", alignment)

环境变量

• DG_CACHE_DIR：设置编译内核的缓存目录，默认为 $HOME/.deep_gemm。
• DG_DISABLE_FFMA_INTERLEAVE：禁用 FFMA 交错优化。

性能优化

DeepGEMM 在性能优化方面采用了多种技术，包括：

• 持久化线程块专用化：通过线程块专用化实现数据移动、张量核 MMA 指令和 CUDA 核提升的重叠。
• Hopper TMA 特性：利用 Tensor Memory Accelerator（TMA）实现异步数据加载和存储。
• 完全 JIT 设计：在运行时编译内核，优化寄存器使用和指令调度。
• 未对齐块大小支持：针对特定形状优化 SM 利用率。
• FFMA 指令交错：通过修改编译后的二进制文件优化指令级并行性。

资源

• GitHub 仓库：https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM

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