DeepSeek再放开源核弹，顶尖数学家比顶尖Ai硬件更重要！

抖音热门 2025年02月26日 16:15 2 admin

DeepSeek又炸场了。这次是DeepGEMM，一个开源的FP8通用矩阵乘法库。这已经是他们开源周的第三个项目，前两个是FlashMLA和DeepEP，各有千秋，但DeepGEMM，在我看来，才是真正捅破窗户纸的那一个。

说什么窗户纸？AI算力的天花板。一直以来，我们都觉得算力提升靠硬件，英伟达的GPU挤牙膏式升级，我们只能捏着鼻子买单。DeepSeek这次直接掀桌子，告诉你，软件也能挖潜力，而且挖得还很深。

DeepGEMM的核心代码，才300行。你没看错，三百行。对比一下动辄几十万行代码的CUDA库，简直是小品文对鸿篇巨制。但就是这三百行，官方数据亮瞎眼：Hopper GPU上，FP8算力干到1350+ TFLOPS，某些场景比专家调优的CUTLASS还快2.7倍。这什么概念？用更少的代码，跑出更强的性能，简直是教科书级别的效率革命。

DeepGEMM的精髓，在我看来，是四个字：抠门，极致的抠门。抠哪里？抠硬件的每一丝潜力，抠每一行代码的冗余，抠每一分钱的训练成本。

FP8，八位浮点，精度低，但速度快，省显存。DeepSeek V3训练成本能压到557万美元，FP8功不可没。但FP8精度是硬伤，算多了容易崩。DeepGEMM怎么解决？两级累加。张量核心FP8算，CUDA核心FP32累加，精度拉回来。简单粗暴，但有效。就像老中医开药，药材不贵，但配伍讲究，四两拨千斤。

再说JIT编译，即时编译。传统库，先编译好，通用性强，但优化不足。DeepGEMM反其道而行，运行时编译，针对矩阵形状、硬件环境，量身定制内核。就像裁缝做衣服，一人一版，贴身舒适。小矩阵场景，性能提升最高2.7倍，JIT功不可没。这种动态优化的思路，未来绝对是趋势。

还有TMA，Tensor Memory Accelerator，Hopper架构的杀手锏。DeepGEMM把TMA用到了极致，数据搬运、多播、预取，各种花式操作，目的只有一个：榨干带宽，减少延迟。就像老司机开车，油门焊死，弯道超车，不浪费一丝动力。

别忘了MoE，混合专家模型。现在大模型都往MoE方向卷，参数量蹭蹭涨，算力需求也水涨船高。DeepGEMM专门优化了MoE的分组GEMM，连续布局、掩码布局，各种场景都考虑到了。就像厨师做菜，荤素搭配，营养均衡，满足不同口味。

要我说，DeepSeek这是在“教英伟达做计算库”。英伟达的CUTLASS很强大，但太复杂，模板套模板，代数叠代数，普通开发者望而生畏。DeepGEMM反其道而行，简洁至上，代码如教程，降低门槛。这才是开源的真谛，普惠AI，让更多人参与进来，共同推动技术进步。

DeepSeek这次开源，与其说是秀肌肉，不如说是抛出一个行业标准。榨干硬件，就按我的标准来！

联想到前两天DeepSeek API开始收费，这个DeepGEMM开源，更像是一盘大棋。开源底层技术，吸引开发者，构建生态，然后用API服务变现。这套路，互联网公司玩烂了，但在AI领域，还挺新鲜。DeepSeek这是要用开源，搅动AI基础设施市场，打破巨头垄断，开启deepseek王朝！

要我说，顶尖数学家比顶尖显卡更堪国家战略资源。deepseek隐约已开启数学家的王者时代

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