DeepGEMM使用交流:

DeepGEMM是一款采用CUDA编写的FP8通用矩阵乘法库,具有全JIT编译设计,简化了运维流程并提供卓越的计算性能。它支持稠密矩阵与混合专家(MoE)矩阵乘法,为V3/R1模型训练推理提供高效算力。DeepGEMM在NVIDIA Hopper架构上表现出色,最大性能提升2.7倍,支持细粒度缩放技术,解决FP8精度损失问题,并采用两级累加技术确保结果准确性。
DeepGEMM的特点:
- 1. 全JIT编译设计,简化安装和运维
- 2. 在H800 GPU上,普通GEMM计算性能高达206 TFLOPS
- 3. 首创CUDA核心二级累加机制,优化计算逻辑
- 4. 支持非对齐块大小,提升SM利用率
- 5. 搭配Hopper TMA加速技术,实现数据异步传输与计算的高效重叠
- 6. 核心内核函数约300行代码,易于学习和优化
- 7. 支持FP8矩阵乘法运算,快速且高效
- 8. 解决FP8的精度损失问题,提供更准确的计算
- 9. 支持细粒度缩放技术,提高计算准确性
- 10. 能够处理普通矩阵乘法和复杂的MoE分组矩阵乘法
- 11. 在Hopper架构GPU上实现1350+ FP8 TFLOPS峰值算力
- 12. 零臃肿依赖,代码简洁如教程
- 13. 完全即时编译(JIT)实现
- 14. 核心逻辑仅约300行,性能却超越专家级手写内核
- 15. 支持稠密矩阵和两种MoE矩阵布局
DeepGEMM的功能:
- 1. 用于高性能计算的FP8矩阵乘法
- 2. 研究Hopper架构优化和技术探索
- 3. 为AI应用开发提供高效的计算解决方案
- 4. 激励社区贡献者进行代码优化和扩展
- 5. 用于高性能计算中的矩阵乘法
- 6. 适用于需要FP8精度的计算任务
- 7. 在深度学习模型训练中加速矩阵运算
- 8. 作为BLAS库的替代品,提供免费高性能计算
- 9. 在NVIDIA Hopper架构的显卡上运行FP8矩阵乘法
- 10. 使用细粒度缩放技术进行深度学习模型的优化
- 11. 进行普通和复杂的矩阵乘法运算
- 12. 利用CUDA提高计算性能和效率
- 13. 用于V3/R1模型的训练和推理
- 14. 在Hopper架构GPU上进行高效的FP8矩阵计算
- 15. 作为教学示例,展示简洁高效的代码实现
- 16. 支持稠密矩阵和混合专家(MoE)矩阵的乘法运算
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