DeepSeek 的开源周已经进行到了第三天（前两天报道见文末「相关阅读」）。今天开源的项目名叫 DeepGEMM，是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，在 Hopper GPU 上可以达到 1350+ FP8 TFLOPS 的计算性能。
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。尽管它借鉴了 CUTLASS 和 CuTe 的一些概念，但避免了对其模板或代数的重度依赖。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一个简洁且易于获取的资源。
尽管设计轻量，DeepGEMM 在各种矩阵形状上的性能与专家调优的库相当，甚至在某些情况下更优。
