2月26日，在開源周（OpenSourceWeek）第三日，DeepSeek宣布開放高效的FP8 GEMM庫DeepGEMM。

DeepSeek這三天的發(fā)布都與算法有關(guān)，偏技術(shù)向。大模型生態(tài)社區(qū)OpenCSG（開放傳神）創(chuàng)始人陳冉對第一財經(jīng)舉例表示，“相當于以前DeepSeek是直接給一輛車，告訴大家這輛車續(xù)航900公里，但是現(xiàn)在DeepSeek在深挖，用什么方式能夠開到900公里。”DeepSeek的模型為什么能夠?qū)崿F(xiàn)較好的效果，對應(yīng)有一些算法和相應(yīng)的框架，而這些“腳手架”的開源有利于之后的生態(tài)搭建。

具體到此次發(fā)布的關(guān)鍵詞，GEMM（General Matrix Multiplication，通用矩陣乘法）是線性代數(shù)中的基本運算，而FP8 GEMM則是一種使用8位浮點數(shù)進行矩陣乘法的計算操作。FP8是一種低精度浮點格式，適用于深度學習和高性能計算，能夠在保持較高計算效率的同時減少內(nèi)存占用和帶寬需求。

據(jù)DeepSeek方面介紹，DeepGEMM同時支持傳統(tǒng)的稠密模型和MoE（混合專家）模型的GEMM運算，這一代碼為基于英偉達Hopper架構(gòu)（如H100 GPU）的V3/R1系列硬件提供高效的訓練和推理支持。

DeepSeek提到，基于這一代碼庫，在英偉達Hopper架構(gòu)的GPU上可實現(xiàn)1350+ FP8 TFLOPS（每秒浮點運算次數(shù)）的性能，充分利用算力。同時，該代碼庫設(shè)計非常簡潔，只有一個核心內(nèi)核函數(shù)，代碼量約為300行，但在大多數(shù)矩陣規(guī)模上均優(yōu)于專家調(diào)優(yōu)的內(nèi)核。

開源 DeepGEMM有何影響？記者將此問題拋給DeepSeek，它回答稱，DeepGEMM 通過FP8和硬件級優(yōu)化，解決了大模型計算效率和資源消耗的痛點，尤其為 MoE模型的落地提供了關(guān)鍵支持。其開源行為不僅加速了技術(shù)民主化，更可能成為AI計算生態(tài)的“基礎(chǔ)設(shè)施”，推動行業(yè)向更高效、低成本的方向發(fā)展。

FP8是AI計算的新興標準，其高效性可加速千億參數(shù)模型的訓練，降低顯存需求。在邊緣設(shè)備或云端部署時，F(xiàn)P8的低精度計算能顯著提升吞吐量，降低成本。因此，開源 DeepGEMM可以推動FP8生態(tài)普及，降低開發(fā)者使用門檻，促進更多框架和模型適配FP8，加速行業(yè)向低精度計算遷移。

此外，MoE模型因計算復雜性難以落地，DeepGEMM 的開源提供了高效實現(xiàn)參考，可能催生更多MoE應(yīng)用（如多模態(tài)模型、邊緣端高效模型）。

對于DeepSeek連續(xù)三天的代碼庫開源，陳冉對記者表示，“我們看下來蠻震撼的。”DeepSeek最終的目標是要表明他們的R1和V3是怎么做出來的，他認為，DeepSeek現(xiàn)在發(fā)布的算法某種意義上屬于“腳手架”，“一定要給大家‘腳手架’，才能真正讓大家基于DeepSeek的技術(shù)線繼續(xù)往前用，最終行業(yè)能基于此將生態(tài)做起來。”

長期來看，陳冉認為，DeepSeek這一開源動作非常有意義，既有模型標準，也有工具標準，也有生態(tài)基石，生態(tài)才能長起來。

陳冉判斷，DeepSeek的代碼開源或許會影響一批做AI Infra層的從業(yè)者，“DeepSeek基本將技術(shù)棧、模型給出來，就差數(shù)據(jù)了，但是別人也有可能將數(shù)據(jù)復現(xiàn)出來，AI Infra層的人就要找新的方向。”但他同時表示，這種開源是一把雙刃劍，如果能將DeepSeek開源的內(nèi)容用好可能也會得利，“用不好就被沖擊”。

也有從業(yè)者對記者表示，DeepSeek開源的是Infra層的推理加速這一塊，DeepSeek底層技術(shù)開源對從業(yè)者有影響，但或許不會太大。

“DeepSeek對行業(yè)的影響這才剛剛開始，沒有人能猜到結(jié)局。”上述從業(yè)者說。

DeepSeek在此前宣布會陸續(xù)開源5個代碼庫，接下來DeepSeek還有兩個代碼庫在這周發(fā)布。“每分享一行代碼，都會成為加速AI行業(yè)發(fā)展的集體動力。”DeepSeek在公告中表示。