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DeepGEMM是一个为进行干净且高效的FP8通用矩阵乘法（GEMMs）而设计的库，具有细粒度缩放功能，正如DeepSeek - V3中所提出的那样。链接：[https://github.com/deepseek - ai/DeepGEMM](https://github.com/deepseek - ai/DeepGEMM)。

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讨论总结

该讨论围绕DeepGEMM库展开，涉及它的技术优势、应用场景、对不同GPU的支持等技术方面，也包含成本质疑、是否存在抄袭等争议点，还有像英伟达股价受影响、对不同公司影响等延伸话题，整体氛围活跃且观点多元。

主要观点

  1. 👍 DeepGEMM是快速的float8矩阵乘法内核，适用于推理和训练
    • 支持理由：由评论者“danielhanchen”总结得出，对推理和训练有益。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 DeepSeek的发布被认为是被低估的
    • 正方观点：如“xadiant”感觉这些发布被严重低估，询问复杂性和投入精力问题。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 希望DeepGEMM将来能支持除NVIDIA Hopper张量核心之外的其他GPU
    • 支持理由：“cafedude”表达了这样的期待。
    • 反对声音：无。
  4. 🤔 即时编译（jit）对训练中的动态形状影响及批次填充问题
    • 正方观点：“mythicinfinity”提出疑问，“neuroticnetworks1250”详细解答。
    • 反方观点：无。
  5. 😕 DeepSeek员工被认为是天才，但有涉及歧视性的不当言论回应
    • 正方观点：部分人认为员工是天才。
    • 反方观点：出现歧视性言论。

金句与有趣评论

  1. “😂 Fuck yeah!! Can’t wait to try this out on my Hopper GPU (I go to my cousin’s house on the weekend to play Cyberpunk because my graphics card doesn’t support it)”
    • 亮点：生动表达出对DeepGEMM库的期待以及自身显卡不支持玩赛博朋克的无奈。
  2. “🤔 TLDR: Fast float8 matrix multiplication kernels that are compiled on the fly! Good for inference and training!”
    • 亮点：简洁概括DeepGEMM的特性及优势。
  3. “👀 A significant advancement in DeepSeek is the use of FP8 precision for training.”
    • 亮点：指出DeepSeek使用FP8精度训练是一大进步。
  4. “😉 all i want is Karpathy making a separate video for each of these releases 😍”
    • 亮点：以一种期待和喜爱的态度，希望Karpathy制作相关视频。
  5. “😎 This is putting the finger up to chip sanctions”
    • 亮点：形象表达DeepGEMM是对芯片制裁的一种挑战。

情感分析

总体情感倾向复杂多样。有积极的情感，如对DeepGEMM库技术进步的期待、对其成果的肯定和崇敬；也有消极的情感，如对成本的质疑、对可能存在抄袭的怀疑，还有歧视性言论体现出的负面态度。主要分歧点在于对DeepGEMM库价值判断、对相关公司影响以及技术应用前景等方面，可能的原因是大家站在不同的技术背景、利益立场以及对技术理解的深度不同等因素。

趋势与预测

  • 新兴话题：AMD/rocm是否能从DeepGEMM获益、华为GPU是否会因AMD的情况而获益等可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果DeepGEMM技术得到广泛应用，可能会影响GPU市场格局，对英伟达等相关公司的股价和市场份额产生影响，也可能促使其他公司加快在类似技术上的研发。

详细内容：

标题：DeepSeek 发布 DeepGEMM 库引发 Reddit 热议

DeepSeek 发布了一款用于高效 FP8 通用矩阵乘法的库——DeepGEMM，此帖子在 Reddit 上引起了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。主要讨论方向集中在该库的性能提升、对不同硬件的支持以及其在行业中的影响等方面。

讨论焦点与观点分析： 有人认为这个库能实现快速的 float8 矩阵乘法内核，编译即时进行，对推理和训练都有益处。也有人称赞 DeepSeek 一定拥有天才工程师。还有观点指出，该库的矩阵分割方式与其他库有所不同，能在运行时通过 JIT 编译器决定最优块大小以更好地利用硬件。 有人期待它未来能支持其他 GPU，有人关心 JIT 对训练中动态形状的影响，有人认为这是对现有技术的重大革新，能提高矩阵乘法性能 2.7 倍，加速训练速度。但也有人担忧这种超优化方式会限制其在其他平台的通用性。 有观点认为 DeepSeek 的工作体现了资源稀缺时激发的创造力，也有人觉得这是对硅谷科技文化的一种批判。还有人认为这可能是对芯片制裁的一种回应。

总之，关于 DeepGEMM 库的讨论丰富多样，观点各异，反映了人们对新技术的关注和思考。