Неподдельный Восторг от третьего дня Опенсорса с DeepSeek! 🎉

Ну вот, третий день недели опенсорса от DeepSeek, и у меня просто не хватает слов, чтобы описать всю прелесть новинок! 🌟 Этот раз нам на завтрак подают DeepGEMM — библиотеку, которая не просто крошечный кусочек кода, а настоящий шедевр оптимизации FP8 GEMM, созданный для новейших и прям-таки космических GPU.

Что это за чудо такое?? 🤔

DeepGEMM написан на CUDA и предназначен исключительно для использования тензорных ядер архитектуры NVIDIA Hopper. Если "Hopper" — это просто атомная бомба технологий, то DeepGEMM — словно ядерный реактор, который на самом деле просто фонтанирующая конфета для разработчиков! 🍭

Суть DeepGEMM заключается в том, чтобы эффективно выполнять операции умножения матриц с использованием 8-битной точности. Звучит, как научная фантастика, не так ли? Но не все так просто, как кажется!

Проблема? Какую проблему? 🚀

С FP8 бывает не так уж и весело, особенно с накоплением ошибок. Программисты потратили время, чтобы внедрить двухуровневое накопление — это как если бы вы держали в двух руках по одной корзине, и одна из них намного больше! Никаких потерь в производительности – только самый высокий уровень точности. Инженеры CUDA, вы просто боги! 🙌

Код — для простоты, а не для запутанности! 📜

Что действительно радует в этой библиотеке, так это минимализм кода. Всего один конструктивный модуль на 300 строк. Это помогает не только разобраться в работе, но и вносить свои улучшения. Вот это я понимаю, жизнь воспринимается легче, когда код всего 300 строк! 🔥

Но погодите! Все ядра компилируются «на лету» с помощью легковесного JIT-компилятора. Что это значит? Никакой скучной и долготерпеливой сборки при установке. Помню, как в прошлом это было настоящей пыткой!

Модности в каждой операции! ✨

Что касается режимов работы, то DeepGEMM поддерживает как обычные GEMM для плотных моделей, так и группированные операции для моделей типа Mix-of-Experts. Это так актуально, когда мы обрабатываем данные в различных форматах — от «континуального» до «masked». Всё это как раз то, что нужно для современных решений в области глубокого обучения.

Оптимизация на новом уровне! 🚀

В библиотеке представлены оптимизации, которые просто впечатляют: от Tensor Memory Accelerator (TMA) для асинхронной передачи данных до тонкой настройки блоков и оптимизации инструкций FFMA, что позволяет лучше перекрывать вычисления и загрузку данных. И снова — результаты говорят сами за себя: производительность сравнима или даже выше, чем в случае решений на базе CUTLASS! Это уже открытие года, если не всего десятилетия!

Подводя итоги... 🧐

DeepGEMM — лаконичный, стильный и эффективный инструмент, который чудесным образом может стать идеальной базой для ваших исследований и практических разработок в области ускорения вычислений для глубокого обучения. Всеми любимый opensource подсказывает, что будущее за людьми, которые знают, как работать с данными!

Хотите подробнее? Углубляйтесь на Github и давайте вместе сделаем этот мир еще более ярким и теплым! 💫

#ai #deepseek #opensource #DeepEP #OpenSourceWeek

Открываем мир DeepGEMM: оптимизация FP8 GEMM на GPU ver 0
Ширина: 1216 px
Высота: 1280 px
Соотношение сторон.: 19:20

Скачать

Открываем мир DeepGEMM: оптимизация FP8 GEMM на GPU ver 1
Ширина: 1216 px
Высота: 1280 px
Соотношение сторон.: 19:20

Скачать

Открываем мир DeepGEMM: оптимизация FP8 GEMM на GPU ver 2
Ширина: 1216 px
Высота: 1280 px
Соотношение сторон.: 19:20

Скачать