在AI技术的不断进步和GPU计算能力提升的背景下，DeepSeek团队近日发布了名为DeepGEMM的开源库，震撼了业界。仅用300行代码，DeepGEMM在Hopper GPU上突破了1350 TFLOPS的性能瓶颈，比传统优化技术更高效、更简洁，成为新一代矩阵乘法计算的理想工具。
DeepGEMM是DeepSeek开源周的第三个项目，它专注于FP8矩阵乘法（GEMM）的加速，支持V3/R1训练和推理。通过采用创新的即时编译（JIT）技术与先进的CUDA核心优化，DeepGEMM不仅简化了代码结构，还实现了与现有复杂优化技术相媲美的性能。其在小批量处理时的加速比达到了惊人的2.7倍，为实时推理应用提供了巨大的性能提升。
DeepGEMM的设计创新，采用了基于NVIDIA CUDA平台的即时编译技术，避免了传统方法中需要预编译的限制。该库通过精细的FP8缩放和计算核心的优化，有效解决了精度问题，并使得矩阵乘法速度得到了质的飞跃。与传统专家优化的CUTLASS库相比，DeepGEMM在多个矩阵形状下表现更为出色。
核心优化策略包括：利用Warp专用内核实现数据搬运与计算任务的重叠执行、采用Tensor Memory Accelerator（TMA）提高数据传输效率、以及在PTX级别进行微调以提升指令执行效率。DeepGEMM还支持非2的幂次方矩阵块大小，进一步提升了GPU计算单元的利用率。
随着GPU计算能力的持续增长，如何突破存储带宽成为了当前AI推理中的瓶颈。DeepSeek的创新技术通过降低存储访问开销，减少延迟，显著提升了性能。行业专家认为，这些优化不仅展现了DeepSeek团队对Hopper架构的深入理解，还推动了AI推理技术的快速发展。
DeepSeek团队的小而精的研发模式也获得了业内的高度评价。AI基础设施厂商趋境科技的技术人员表示，DeepGEMM的优化让其“比NVIDIA更懂如何写算子”，并且认为这些技术创新能够帮助AI推理成本大幅下降，进一步加速智能普惠的时代到来。
尽管DeepGEMM目前仅针对Hopper架构进行了优化，但业内人士普遍认为，随着开源社区的持续发展，这些创新技术将很快被广泛应用到更多场景中。DeepSeek的这一系列底层优化技术，为AI模型的高效推理提供了新的解决方案，预计将引领未来大模型的推理技术进步。
DeepGEMM的发布无疑是AI领域的重要突破，它不仅通过简洁的代码实现了强大的性能，还展示了DeepSeek在GPU架构优化方面的深厚积累。这一技术的普及，将推动AI推理成本的进一步降低，为智能时代的到来提供了坚实的技术基础。
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