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Deepgemm
Deepgemm
该产品主要面向深度学习研究人员和开发者，特别是那些需要在NVIDIA Hopper架构GPU上进行高效矩阵运算的用户。它适用于需要优化FP8矩阵乘法性能的场景，如大规模深度学习模型的训练和推理。由于其开源免费且易于集成，适合希望在现有项目中
开发与工具模型训练与部署#深度学习#矩阵乘法#CUDA#优化#高性能计算#开源优质新品开源
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简介
DeepGEMM是一个专注于高效FP8矩阵乘法的CUDA库。它通过细粒度缩放和多种优化技术，如Hopper TMA特性、持久化线程专业化、全JIT设计等，显著提升了矩阵运算的性能。该库主要面向深度学习和高性能计算领域，适用于需要高效矩阵运算的场景。它支持NVIDIA Hopper架构的Tensor Core，并且在多种矩阵形状下展现出卓越的性能。DeepGEMM的设计简洁，核心代码仅约300行，易于学习和使用，同时性能与专家优化的库相当或更好。开源免费的特性使其成为研究人员和开发者进行深度学习优化和开发的理想选择。
截图
产品特色
支持FP8格式的高效矩阵乘法，适用于深度学习中的GEMM运算
采用细粒度缩放技术，提升计算精度和性能
利用Hopper架构的TMA特性，实现快速数据传输和优化
全JIT设计，无需安装时编译，运行时动态编译优化
支持多种矩阵乘法场景，包括普通GEMM和分组GEMM
提供多种优化技术，如持久化线程专业化、FFMA指令优化等
简洁易用的API，方便开发者集成到现有项目中
使用教程
1. 克隆DeepGEMM仓库并初始化子模块：`git clone --recursive https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM.git`
2. 安装依赖，包括Python 3.8+、CUDA 12.3+、PyTorch 2.1+等
3. 使用`python setup.py develop`进行开发模式安装
4. 测试JIT编译和核心功能：`python tests/test_jit.py`和`python tests/test_core.py`
5. 在Python项目中导入`deep_gemm`模块并使用其提供的GEMM函数
流量来源
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