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在2025年的开源周中，DeepSeek推出了一系列旨在优化大规模模型训练效率的工具。这些工具包括DualPipe、EPLB以及Profile-data，它们分别从不同的角度解决了万亿参数模型训练中的算力瓶颈问题，为行业带来了前所未有的加速和效率提升。

它通过双级累加机制（FP8计算+BF16累加）解决了低精度计算中的误差问题，并利用Hopper TMA特性实现异步数据搬运，显存带宽达到2668 GB/s，使得万亿参数级别的大模型推理效率提高了37%。专为AI计算优化设计，DeepGEMM凭借其简洁高效的代码、创新性的FP8低精度性能以及对混合专家（MoE）模型的适配能力，成为大模型训练与推理的强大加速引擎。通过这次发布，DeepGEMM不仅带来了技术上的重大突破，也标志着AI算力的发展方向正从依赖硬件堆叠转向算法优化的新阶段。

全对全通信的硬件级重构​高吞吐内核：采用NVLink（节点内160GB/s）与RDMA（跨节点50GB/s）的带宽转发优化，支持4096 tokens/批次的预训练场景。通过流水线调度技术，在非对称带宽场景（如NVLink→RDMA）下仍保持90%以上的带宽利用率。​低延迟内核：推理解码阶段采用纯RDMA传输，结合自适应路由算法，使128 tokens/批次的生成任务延迟降至微秒级。测试显示，处理8个专家时分发延迟仅163μs，合并延迟318μs。

FlashMLA不仅是一项技术创新，更是AI算力民主化的重要里程碑。其通过软件定义硬件的路径，在Hopper架构上实现了超越物理限制的性能突破，为国产GPU生态发展提供了可复用的方法论。当3000GB/s的内存带宽照亮大模型落地的最后一公里，我们或许正在见证一个新时代的开启——在这个时代里，每个开发者都能用消费级硬件构建工业级AI服务。（技术细节及完整测试数据参见GitHub仓库：https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA）

将 DeepSeek 大模型能力轻松接入各类软件