DeepSeek 开源狂欢周（三）DeepGEMM深度技术解析 | 高效 FP8 矩阵运算库

在 DeepSeek 开源周 的第三天，DeepSeek 团队为大家带来了一个重磅开源项目——DeepGEMM。作为一款专为 DeepSeek-V3/R1 模型训练和推理设计的高效 FP8 矩阵运算库，DeepGEMM 不仅在性能上表现卓越，还在设计上保持了简洁与高效的平衡，为大规模 AI 模型的计算提供了强大支持。今天，我们将详细解读这一开源项目，探索它背后的技术创新与应用价值。

DeepSeek DeepGEMM

DeepGEMM 是一个针对 FP8 通用矩阵乘法（GEMM） 进行高度优化的开源库，特别适用于 DeepSeek-V3/R1 等大规模深度学习模型的训练与推理。随着人工智能模型参数的不断增长，尤其是 MoE（混合专家） 架构的广泛应用，矩阵计算的效率和精度成为了模型性能的关键因素。DeepGEMM 通过支持 FP8 精度计算，大幅提升了运算效率，并显著降低了显存占用和能耗，为大规模模型的推理和训练提供了有效的解决方案。

特点：

⚡ Hopper GPU 上最高可达 1350+ FP8 TFLOPS

✅没有过多的依赖，像教程一样简洁

✅完全即时编译

✅核心逻辑约为 300 行 - 但在大多数矩阵大小上均优于专家调优的内核

✅支持密集布局和两种 MoE 布局

整个库的核心内核函数只有约300行代码！

这让它成为学习Hopper FP8矩阵乘法和优化技术