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DeepSeek開源第三天:DeepGEMM,為大模型計算提速

使用教程9個月前發(fā)布 小夏聊AIGC
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DeepSeek開源第三天:DeepGEMM,為大模型計算提速

原標題:DeepSeek開源第三天:DeepGEMM,為大模型計算提速
文章來源:小夏聊AIGC
內(nèi)容字數(shù):2855字

DeepGEMM:加速AI發(fā)展的利器

人工智能領域的飛速發(fā)展,離不開強大的計算能力支撐。而矩陣運算作為深度學習的核心,其效率直接影響著模型訓練和推理的速度。近日,DeepSeek開源了DeepGEMM,一個高性能的FP8 GEMM庫,為AI領域帶來了新的活力。

什么是DeepGEMM?

DeepGEMM是一個專注于矩陣乘法運算(GEMM)的庫。在各種AI模型中,從圖像識別到自然語言處理,矩陣乘法都是最基礎、也是最耗時的計算任務之一。DeepGEMM通過采用FP8 (8位浮點格式)來減少數(shù)據(jù)存儲和傳輸?shù)呢摀诒WC精度的前提下顯著提升計算效率。這就好比用更小的容器裝載同樣多的物品,既節(jié)省空間又方便使用。

更重要的是,DeepGEMM不僅支持傳統(tǒng)的密集矩陣乘法,還支持混合專家模型(MoE)的矩陣乘法。MoE模型是當下熱門的模型架構(gòu),它能夠提升模型的智能化水平,而DeepGEMM對MoE的支持,使其能夠更好地服務于更先進的AI模型。

DeepGEMM的卓越性能

DeepGEMM在性能方面表現(xiàn)突出。在NVIDIA Hopper GPU上,它能夠達到1350+ FP8 TFLOPS的驚人計算速度,這意味著每秒可以執(zhí)行超過1350萬億次的8位浮點運算。如此高的計算速度,能夠顯著縮短模型訓練和推理的時間。例如,大型語言模型的訓練時間可能會從幾周縮短到幾天,極大地加快了AI研發(fā)的進程。在推理方面,更快的計算速度也意味著更快速的響應,例如智能客服可以更迅速地回答用戶的問題,圖像識別軟件可以即時識別圖片內(nèi)容。

DeepGEMM的獨特優(yōu)勢

除了強大的性能,DeepGEMM還擁有諸多獨特的優(yōu)勢:

  • 簡潔易用: DeepGEMM 依賴較少,安裝和配置簡單,降低了開發(fā)者的使用門檻。
  • 即時編譯: 采用完全即時編譯技術,開發(fā)者可以即時看到代碼修改后的效果,極大地提高了開發(fā)效率。
  • 核心代碼精簡但性能卓越: 核心邏輯僅約300行代碼,卻在大多數(shù)矩陣大小上超越了專家調(diào)優(yōu)的內(nèi)核。
  • 布局支持豐富: 支持密集布局和兩種MoE布局,能夠適應各種深度學習模型和應用場景。

DeepGEMM對AI領域的影響

DeepGEMM的開源,為人工智能領域的發(fā)展注入了新的動力。對于學術研究人員來說,它可以幫助他們更高效地驗證新的算法和模型;對于企業(yè)開發(fā)者來說,它可以降低開發(fā)成本,加速產(chǎn)品迭代,從而為用戶提供更好的體驗,例如開發(fā)更智能的語音助手、更精準的推薦系統(tǒng)等。

總而言之,DeepGEMM憑借其卓越的性能和獨特的優(yōu)勢,在人工智能的矩陣計算領域中脫穎而出。它有望成為推動大模型發(fā)展的重要力量,為AI技術的進步貢獻力量。我們鼓勵AI開發(fā)者嘗試使用DeepGEMM,體驗其帶來的高效和便捷。


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文章來源:小夏聊AIGC
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