🎉 Третий день Опенсорса от DeepSeek — погружаемся в DeepGEMM!

А вы уже слышали о DeepGEMM? Если нет, то готовьтесь, потому что это не просто еще одна библиотека для матричных умножений — это настоящий шедевр оптимизации FP8 GEMM для новейших GPU! 🎨💻

Что же такое DeepGEMM?

Представьте себе, что вы стоите у самого порога нано-космического корабля, запущенного на самом современном железе NVIDIA Hopper. И это не просто шутка, DeepGEMM написан на куче CUDA и доступен только для тензорных ядер этой архитектуры. Если вы думали, что Ваши вычисления могут быть быстрыми, приготовьтесь — это будет что-то! 🚀

Эффективность во всей красе

Основная концепция DeepGEMM — это выполнение умножения матриц с фантастической эффективностью, причем все это с использованием 8-битной точности! 🌟 Однако, как вы, возможно, знаете, FP8 может накапливать погрешности. И тут разработчики не остались без работы — они внедрили двухуровневое накопление, что словно волшебная палочка, решает проблему неточностей, не жертвуя производительностью.

Код как искусство

Но вот что действительно круто — это минимализм! Код библиотеки заложен всего в одном ключевом модуле — примерно 300 строк! 🎩 Это как увидеть эскейп-рум, который можно пройти за 10 минут и при этом насладиться каждой его деталью. И никаких наворотов — всё предельно ясно и просто. А если вы хотите внести свои собственные улучшения? Легко!

Быстрая сборка? Да, пожалуйста!

Вы любите моментальные результаты, а не долгие сборки? DeepGEMM поддерживает JIT-компиляцию — это значит, что ядра компилируются «на лету»! Забудьте о скучных часах ожидания. Просто установили и сразу же к делу!

Гибкость — наше всё

DeepGEMM не останавливается на одном лишь GEMM. Он поддерживает различные режимы работы: как стандартные операции, так и группированные для моделей типа Mix-of-Experts. Понимаете о чем я? Это как раз то, что нужно современным глубоким обучениям, особенно когда данные поступают в разных форматах. 🔄

Никаких секретов

Оптимизации, заложенные в DeepGEMM, используют новейшие функции Hopper, такие как Tensor Memory Accelerator (TMA) для асинхронной передачи данных. Добавьте к этому настройку блоковых размеров и оптимизацию инструкций FFMA — и у вас получится движок, который не только работает быстро, но и слаженно, как хорошо отработанный оркестр! 🎶

Результаты не заставляют себя ждать: производительность на ряде тестов не просто сравнима, а даже превосходит некоторые решения, основанные на CUTLASS.

В заключение...

DeepGEMM — это лаконичный, но мощный инструмент, который может стать отличной основой для ваших исследований и практических разработок в области ускорения вычислений для глубокого обучения. Не упустите шанс попробовать его на практике!

🔗 Github!

#ai #deepseek #opensource #DeepEP #OpenSourceWeek 🌍