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开源周：Day 03，编辑：Datawhale

信息来源｜X、机器之心、新智元
上周五，DeepSeek 发推说本周将是开源周（OpenSourceWeek），并将连续开源五个软件库。

第一天，他们开源了一款用于 Hopper GPU 的高效型 MLA 解码核：FlashMLA。

第二天，他们开源了首个专为 MoE（专家混合）模型训练和推理打造的开源 EP 通信库：DeepEP。

就在刚刚，DeepSeek 第三天的开源项目 DeepGEMM 正式发布。

DeepGEMM，一款支持密集型和专家混合（MoE）GEMM 的 FP8 GEMM 库，为 V3/R1 的训练和推理提供了支持。

仅用 300 行代码，DeepGEMM 开源库就能在 Hopper GPU 上可以达到 1350+ FP8 TFLOPS 的计算性能，超越专家精心调优的矩阵计算内核，为 AI 训练和推理带来很大的性能提升。

具体来说，DeepGEMM 是一个旨在实现简洁高效的 FP8 通用矩阵乘法（GEMM）的库，它采用了 DeepSeek-V3 中提出的细粒度 scaling 技术。

该库支持普通 GEMM 以及专家混合（MoE）分组 GEMM。该库采用 CUDA 编写，在安装过程中无需编译，而是通过一个轻量级的 Just-In-Time（JIT）模块在运行时编译所有内核。

目前，DeepGEMM 仅支持英伟达 Hopper 张量核心。为了解决 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）机制。

尽管 DeepGEMM 借鉴了 CUTLASS 和 CuTe 的一些概念，但避免了过度依赖它们的模板或代数系统。

相反，该库的设计注重简洁性，仅包含一个核心内核函数，代码量仅为 300 行。这使其成为学习 Hopper FP8 矩阵乘法和优化技术的理想入门资源。

尽管采用轻量级设计，DeepGEMM在处理各种矩阵形状时的性能都能够达到甚至超越经专家调优的库。


开源地址：https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM

性能

DeepSeek 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，但不包括张量并行），最高可以实现 2.7 倍加速。所有加速指标均基于内部精心优化的 CUTLASS 3.6 实现。

但根据项目介绍，DeepGEMM 在某些形状上表现不佳。




快速启动

首先需要这些配置

    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，但为了获得最佳性能，DeepSeek 强烈推荐使用 12.8 或更高版本；
    PyTorch 2.1 或更高版本；
    CUTLASS 3.6 或更高版本（可通过 Git 子模块克隆）。

配置完成后，就是部署：

# 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

然后是安装：

python setup.py install

最后在你的 Python 项目中导入 deep_gem，就可以使用了。

更多信息请参见 GitHub 开源库。

路透社：DeepSeek R2 大模型又提前了，5 月之前发布

就在 DeepSeek 紧锣密鼓地开源的同时，人们也在四处探寻该公司下一代大模型的信息。昨天晚上，路透社突然爆料说 DeepSeek 可能会在 5 月之前发布下一代 R2 模型，引发了关注。


据多位知情人士透露，DeepSeek 正在加速推出 R1 强推理大模型的后续版本。其中有两人表示，DeepSeek 原本计划在 5 月初发布 R2，但现在希望尽早发布。DeepSeek 希望新模型拥有更强大的代码生成能力，并能够推理除英语以外的语言。

或许下一次 DeepSeek 的发布，会是 AI 行业的又一次关键时刻。
参考资料：
https://x.com/deepseek_ai/status/1894553164235640933

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