🎉 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 🌍

3 день недели Опенсорса: знакомьтесь с DeepGEMM! ver 0
3 день недели Опенсорса: знакомьтесь с DeepGEMM! ver 0
Ширина: 1216 px
Высота: 1280 px
Соотношение сторон.: 19:20

Скачать
3 день недели Опенсорса: знакомьтесь с DeepGEMM! ver 1
3 день недели Опенсорса: знакомьтесь с DeepGEMM! ver 1
Ширина: 1216 px
Высота: 1280 px
Соотношение сторон.: 19:20

Скачать
3 день недели Опенсорса: знакомьтесь с DeepGEMM! ver 2
3 день недели Опенсорса: знакомьтесь с DeepGEMM! ver 2
Ширина: 1216 px
Высота: 1280 px
Соотношение сторон.: 19:20

Скачать


Обсуждение (0)

Войдите, чтобы оставить комментарий

Пока нет комментариев!



Вам также может понравиться

Анна
Первый день конференции ICLR 2025 стал настоящим прорывом в области искусственного интеллекта. Делегация Яндекса с интересом следила за представленными исследованиями и инновациями. Среди ключевых достижений – улучшение алгоритмов обучения, новые подходы к обработке естественного языка и значительные шаги в области этики AI. Конфер... Читать далее
Muon — это новый оптимизатор, который становится настоящим спасением для гроккинга. Сложные научные концепции, представленные Амундом Твеитом и его командой, обещают ускорить обучение моделей до неузнаваемости. Гроккинг — это не просто очередное модное слово, это прорыв, который поднимет машинное обучение на новый уровень. Если вы... Читать далее
Анна
На международной конференции ICLR 2025 были представлены работы, которые выделяются своим вкладом в область глубокого обучения. Эти исследования не только демонстрируют передовые идеи, но и открывают новые горизонты для применения нейронных сетей. Обладатели премии за выдающиеся статьи исследуют актуальные проблемы и предлагают инн... Читать далее
Адам и механизм внимания — это два столпа, которые изменили наше восприятие RNN. Адам, как лояльный друг, помогает оптимизировать обучение, делая его более стабильным и быстрым. А механизм внимания? Это та самая магия, которая позволяет моделям фокусироваться на важных частях данных. В итоге получаем идеальный коктейль, где классик... Читать далее