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# DeepSeek开源代码：DeepGEMM的深度剖析

在当今的AI发展浪潮中，开源代码就如同推动技术巨轮前行的强劲动力，为全球开发者搭建起共享创新的广阔舞台。2025 年初，DeepSeek 开启的开源周，无疑成为了 AI 领域的一场盛宴，其中 DeepGEMM 代码库的开源更是备受瞩目。

DeepGEMM 是 DeepSeek 在开源周第三天推出的“秘密武器”，专为实现简洁高效的 FP8 通用矩阵乘法（GEMM）而精心打造。它就像是一把精巧的瑞士军刀，同时支持普通的和专家混合（MoE）分组的 GEMM 运算，为 V3/R1 的训练和推理提供了坚实的后盾。

从代码规模上看，DeepGEMM 堪称“短小精悍”，仅有约 300 行代码。可别小瞧了这区区 300 行，在 Hopper GPU 上，它竟能爆发出高达 1350+ FP8 TFLOPS 的计算性能，一举超越了专家精心调优的矩阵计算内核。这就好比一辆看似小巧的赛车，却能在赛道上风驰电掣，将众多大型车辆远远甩在身后。

为了达到这样卓越的性能，DeepGEMM 采用了一系列巧妙的设计。它运用了 DeepSeek - V3 中提出的细粒度 scaling 技术，如同为计算过程量身定制了一套精密的调节系统，让每一步运算都能精准高效。在安装过程中，它无需传统的编译流程，而是借助一个轻量级的 Just - In - Time（JIT）模块在运行时编译所有内核。这就像一位技艺娴熟的工匠，在需要的时候才精心打造工具，既节省了时间，又提高了灵活性。

不过，DeepGEMM 目前仅支持英伟达 Hopper 张量核心，这在一定程度上限制了它的“驰骋范围”。但 DeepSeek 也为解决该架构下 FP8 张量核心累加不精确的问题，采用了 CUDA 核心的两级累加（提升）机制，像是给运算过程加上了双保险，确保结果的准确性。

值得一提的是，DeepGEMM 在设计上虽然借鉴了 CUTLASS 和 CuTe 的一些概念，但并没有过度依赖它们的模板或代数系统，而是另辟蹊径，注重自身的简洁性，仅保留一个核心内核函数。这种设计不仅让代码结构清晰明了，更成为了学习 Hopper FP8 矩阵乘法和优化技术的绝佳入门资源。

从实际性能测试来看，DeepSeek 在 H800 上对 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）进行了严格测试，结果令人惊喜，最高可实现 2.7 倍的加速。这意味着，使用 DeepGEMM 后，相关模型的训练和推理效率得到了大幅提升，就如同为 AI 模型插上了翅膀，能够更快速地在数据的天空中翱翔。

DeepGEMM 的开源，为 AI 开发者们带来了诸多好处。一方面，开发者可以基于它进行二次开发和优化，进一步提升模型的性能；另一方面，对于想要深入了解矩阵乘法优化技术的新手来说，这 300 行代码就是一本生动的教科书，通过研读和实践，能够快速掌握相关知识和技能。

总的来说，DeepGEMM 开源代码库的出现，不仅为 AI 训练和推理性能的提升注入了新的活力，也为整个开源社区的发展贡献了一份宝贵的力量，相信在未来，它将催生出更多令人瞩目的创新成果。