一文看懂 DeepSeek 开源项目第三弹，300 行代码揭示 V3-R1 推理效率背后的关键

　　开源周进行到第三天，DeepSeek 不仅带来了技术，还传出 R2 正在路上的好消息。作为用户，一边见识着 DeepSeek 抛出来的一个个技术库，还能看到应用了这些技术的模型，怎么不算一种见证巨星的诞生。

　　今天出场的是 DeepGEMM，是一个专为干净、高效的 FP8 通用矩阵乘法 (GEMM) 而设计的库，具有细粒度缩放功能，如DeepSeek-V3中所述。它支持普通和混合专家 (MoE) 分组 GEMM。该库用 CUDA 编写，在安装过程中无需编译，而是使用轻量级即时 (JIT) 模块在运行时编译所有内核。

　　没有说 DeepSeek 不厉害的意思，但这三天的开源都能看出，即便背靠幻方，他们始终不像大厂那样资源雄厚，必须在压榨计算资源方面狠下功夫。

　　包括这次的 GeepGEMM 仍然没有离开这个主旋律，相比于之前的技术，DeepGEMM 的优势在于：

更高的效率：通过 FP8 和两级累积降低了计算和内存开销灵活的部署：JIT 编译适应性强，减少预编译负担针对性优化：支持 MoE 并深度适配 Hopper 张量核心更简洁的设计：核心代码少，避免复杂依赖，便于学习和优化

　　这些特性使其在现代 AI 计算中脱颖而出，尤其是在需要高效推理和低功耗的场景下。

为现代 AI 计算而造

　　更高的效率和更灵活的部署，是 DeepGEMM 的亮点，核心逻辑仅约 300 行代码，却在大多数矩阵尺寸上超越了专家级别调优的内核。Hopper GPUs 上最高可达 1350+ FP8 TFLOPS。

　　FP8 是一种压缩数字的方法，相当于把原本需要 32 位或 16 位存储的数字，精简成 8 位存储。就像你用更小的便利贴记笔记，虽然每张纸能写的内容少了，但携带和传递更快。

　　这种压缩计算的好处是内存占用减少——同样大小的任务，需要的「便利贴」更少，搬运小纸片比大文件快，因此计算速度也更快。但挑战是很容易出错。

　　为了解决 FP8 精度问题，DeepGEMM 用了巧妙的「两步法」：用 FP8 进行大批量乘法，像用计算器快速按出一串结果。这个步骤里，误差在所难免。

　　但没关系，还有第二步：高精度汇总。每隔一段时间，就把这些结果转成更精确的 32 位数累加，像用草稿纸仔细核对总和，避免误差积累。

　　先跑，再通过两级累积防错。通过这种设计，DeepGEMM 让 AI 模型在手机、电脑等设备上运行得更流畅，同时减少耗电，适合未来更复杂的应用场景。

　　包括对 JIT 编译的应用，也是类似的思路。JIT编译，全称是「Just-In-Time」编译，中文可以叫即时编译，相对应的概念是静态编译。

　　一般的程序在你用之前就得全部写好、编译好，变成电脑能懂的语言，但 JIT 编译不一样，它是程序运行的时候才把代码变成电脑能执行的指令。

　　它可以根据你的电脑情况（比如NVIDIA Hopper显卡）现场调整代码，量身定制出最适合的指令，不像提前编译那样死板，这样程序就能跑得更顺畅。只编译当下要用的部分，不浪费时间和空间，让一切都变得刚刚好。

　　Hopper 张量核心和 JIT 编译是最佳搭档。JIT编译可以在运行时根据你的Hopper显卡情况，现场生成最优的代码，让张量核心的计算效率拉满。

　　DeepGEMM 支持普通 GEMM 和混合专家（MoE）分组 GEMM，这些任务的计算需求各不相同。JIT 编译能根据任务特点，临时调整代码，直接调动张量核心的FP8计算或变换引擎功能，减少浪费，提高速度。

　　怎么形容这样一种技术路线呢：纤巧、轻量、锋利。

　　对于广大开发者来说，DeepGEMM 可以说是又一个福音。以下是部署相关的信息，大家不妨玩起来。

DeepGEMM 部署指南

　　DeepGEMM 是一个专为 FP8 通用矩阵乘法（GEMM）优化的库，具备精细的缩放机制，并在 DeepSeek-V3 中提出。它支持标准 GEMM 和混合专家（MoE）分组 GEMM。该库采用 CUDA 编写，无需在安装时进行预编译，而是通过轻量级的即时编译（JIT）模块在运行时编译所有核心函数。

　　目前，DeepGEMM 仅支持 NVIDIA Hopper 张量核心。针对 FP8 张量核心计算精度不足的问题，它采用 CUDA 核心的两级累积（提升）技术进行优化。尽管借鉴了一些 CUTLASS 和 CuTe 的概念，DeepGEMM 并未过度依赖它们的模板或数学运算，而是以简洁为目标，仅包含一个核心计算核函数，代码量约 300 行。这使得 DeepGEMM 成为学习 Hopper FP8 矩阵乘法与优化技术的清晰且易于理解的参考资源。

　　尽管设计简洁，DeepGEMM 在各种矩阵形状下的性能可与专业优化的库媲美，甚至在某些情况下表现更优。

性能

　　我们在 H800 上使用 NVCC 12.8 进行测试，涵盖 DeepSeek-V3/R1 推理过程中可能使用的所有矩阵形状（包括预填充和解码，但不涉及张量并行）。所有加速比指标均基于我们内部精心优化的 CUTLASS 3.6 实现进行对比计算。

　　DeepGEMM 在某些特定矩阵形状下的表现不够理想，如果你对优化有兴趣，欢迎提交优化相关的 PR。

　　密集模型的标准 GEMM

　　MoE 模型的分组 GEMM（连续布局）

　　MoE 模型的分组 GEMM（掩码布局）

快速开始

　　环境要求

Hopper 架构 GPU，需支持 sm_90aPython 3.8 及以上版本CUDA 12.3 及以上版本（强烈推荐使用 12.8 及以上版本以获得最佳性能）PyTorch 2.1 及以上版本CUTLASS 3.6 及以上版本（可通过 Git 子模块克隆）

　　开发

　　# Submodule must be cloned git clone –recursive :deepseek-ai/DeepGEMM.git

　　# Make symbolic links for third-party (CUTLASS and CuTe) include directories python setup.py develop

　　# Test JIT compilation python tests/test_jit.py

　　# Test all GEMM implements (normal, contiguous-grouped and masked-grouped) python tests/test_core.py

　　安装

　　python setup.py install

　　然后，在你的 Python 项目中导入 deep_gemm，尽情使用吧！

　　附上 GitHub 开源地址：

　　：刘娅、莫崇宇

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