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**DeepSeek开源战略再升级：DeepGEMM等核心代码库推动AI行业技术革新**
2025年2月，国内领先的人工智能研究机构DeepSeek启动“开源周”计划，连续发布多个高性能代码库，涵盖矩阵计算、专家混合模型（MoE）训练与推理等关键领域。这一系列动作不仅体现了DeepSeek技术创新的硬实力，更以开源共享的姿态推动行业生态发展。其中，**DeepGEMM**作为开源周的第三日重磅项目，凭借仅300行核心代码实现FP8矩阵乘法的极致优化，成为开发者社区热议的焦点。
### **技术突破：简洁高效的DeepGEMM**
DeepGEMM是一款专为英伟达Hopper架构GPU设计的FP8通用矩阵乘法库，其核心价值在于**高性能与极简代码的平衡**。传统GEMM库（如CUTLASS）通常依赖复杂的模板系统，而DeepGEMM通过JIT（即时编译）技术动态生成内核，省去预编译步骤，同时采用两级累加机制解决FP8精度问题。在性能层面，其峰值算力达到1350+ TFLOPS，尤其在小型矩阵（M=64/128）场景中，相较优化后的CUTLASS实现最高提速2.7倍。
此外，DeepGEMM针对MoE模型设计了两种特殊数据排列方式：
1. **连续排列**：适用于训练和批量推理，提升吞吐量；
2. **掩码排列**：适配实时推理需求，可与CUDA图技术协同优化延迟。
这种细粒度优化使得DeepSeek-V3/R1模型的推理效率显著提升，为大规模AI应用部署提供了新范式。
### **开源生态：从技术透明到行业赋能**
DeepSeek的开源战略并非孤立行动。早在2月21日，其官方声明便提到“以完全透明的方式分享研究进展”，并计划开源5个核心库。首日发布的**FlashMLA**（高效MLA解码内核）已在H800 GPU上实现3000GB/s内存带宽；次日开源的**DeepEP**则是首个专为MoE设计的通信库。这种系统性开源不仅降低了行业技术门槛，更促进了硬件厂商、云服务商与开发者的协同适配。
业内专家指出，DeepSeek的开源举措具有双重意义：
- **技术示范效应**：通过精简代码（如DeepGEMM的300行核心）展示底层优化方法论，成为开发者学习GPU高性能计算的优质资源；
- **生态共建**：与MiniMax、百度等企业的开源行动形成共振，加速国产AI基础设施的标准化进程。
### **未来展望：开源与商业化的协同路径**
尽管DeepSeek开源代码库暂未透露商业化细节，但其技术已渗透至产业端。公开信息显示，上百家企业已接入DeepSeek模型，部分“DeepSeek概念股”股价上涨。不过，多数企业强调相关收入占比仍较小，反映出开源技术落地尚处早期阶段。
从行业趋势看，DeepSeek的开源策略可能遵循“核心开源+增值服务”模式：
- 通过开源基础组件吸引开发者生态，扩大技术影响力；
- 在模型训练、垂直领域优化等环节提供企业级解决方案，实现商业闭环。
### **开发者如何参与？**
目前，DeepGEMM等项目的代码已托管于GitHub（[https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM](https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM)），支持Hopper GPU的FP8计算。开发者可重点关注以下方向：
1. **性能调优**：尝试在不同矩阵形状下对比DeepGEMM与CuBLAS/CUTLASS的效能；
2. **MoE适配**：利用分组GEMM特性优化稀疏化模型训练；
3. **硬件扩展**：探索库在非英伟达平台（如国产AI芯片）的移植可能性。
DeepSeek的开源行动标志着AI技术竞争进入“硬核创新”阶段——唯有持续释放底层技术红利，才能在全球AI竞赛中占据制高点。对于开发者而言，这既是学习前沿技术的机遇，也是参与塑造行业未来的契机。
