ag百家乐交流平台 原生FP8！摩尔线程GPU闪电适配DeepSeek开源库FlashMLA、DeepGEMM

快科技2月26日音信ag百家乐交流平台，DeepSeek初始\"开源周\"以来，也曾延续开源了三个代码库，而看成国产GPU的代表，摩尔线程也曾快速完成对FlashMLA、DeepGEMM的适配。

摩尔线程GPU基于全新的MUSA Compute Capability 3.1计算架构，可提供原生的FP8精度计算才能，同期升级了高性能线性代数模板库MUTLASS，快速撑捏FlashMLA。

不仅如斯，摩尔线程还基于MUTLASS，在全新GPU架构上优化兑现了FP8矩阵乘法，撑捏DeepGEMM的相应功能。

FlashMLA是一款高效的MLA推理内核开源仓库，不错加快MLA机制的计算，极端适用于DeepSeek系列模子，包括DeepSeek-V2、V3、R1。

DeepGEMM是一个撑捏密集矩阵与夹杂众人（MoE）矩阵乘法的FP8 GEMM库，不错为V3/R1的覆按与推理提供庞大能源。

这两个挫折的开源仓库，王人基于高性能通用矩阵乘法（GEMM）的C++模板库进行确立。

摩尔线程基于新一代计算架构MUSA Compute Capability 3.1的全功能GPU，百家乐ag跟og有什么区别具备全新的Tensor计算引擎及数据搬运引擎，简略提供原生FP8计算才能。

升级的MUTLASS高性能线性代数模板库，撑捏MUSA Compute Capability 3.1的全新特色，并提供了些许算子的优化参考兑现，包括基于FlashAttention3想想兑现的FlashMLA以及FP8矩阵乘算子，极端撑捏DeepSeek覆按所需的Groupwise Scaling FP8矩阵乘法内核函数。

收获于全新的Tensor计算引擎，FP8计算具有满盈高的累加精度，无需特地的二次精度修正，为前沿算法的探索打下了坚实基础。

借助MUTLASS 0.2.0，摩尔线程发布了开源仓库MT-FlashMLA，简略快速对DeepSeek FlashMLA进行兼容部署。

同期，摩尔线程MUTLASS提供了一个全新的参考兑现，充分继承FlashAttention3的先进算法想想，针对摩尔线程GPU瞎想了全新的计算活水线。

这一瞎想简略有用遮拦数据搬运的蔓延和Softmax计算的支拨，充分进展摩尔线程MUSA Compute Capability 3.1全功能GPU的Tensor计算后果。

▼ MT-FlashMLA开源地址：

https://github.com/MooreThreads/MT-flashMLA

▼ MUTLASS FlashAttention3地址：

https://github.com/MooreThreads/mutlass/tree/main/experimental/mp31_flash_attention_fwd

▼ MUTLASS FP8 GEMM地址：

https://github.com/MooreThreads/mutlass/tree/main/examples/02_mp31_fp8_gemm_with_collective_builder

https://github.com/MooreThreads/mutlass/tree/main/examples/03_mp31_fp8_scaling_gemm

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