目录
1. 什么是 GEMM？
(1) 定义
(2) 核心目标
2. 核心功能
3. 对比传统通用矩阵乘法库
4. 技术要素
(1) 硬件感知优化
(2) 自动调优
(3) 高效内存管理
(4) 混合精度计算
5. 难点挑战（含解决方案）
6. 技术路径
7. 具体技术实现
8. 应用场景
9. 与 DeepSeek 其他组件的协同
10. 未来趋势
11. DeepSeek 使用 GEMM 的优势
12. 实际应用例子
13. 相关研究和技术进展
1. GEMM？
(1) 定义
GEMM (General Matrix Multiplication) 指的是通用矩阵乘法，是线性代数中一个基础且核心的运算。在机器学习，特别是深度学习领域，GEMM 占据了绝大部分的计算量。DeepSeek 开源的 GEMM 库，专注于提供极致性能的矩阵乘法运算，针对不同的硬件平台（如 CPU、GPU）进行深度优化，旨在加速 AI 模型的训练和推理过程。
(2) 核心目标
- 极致性能：在各种矩阵尺寸、数据类型和硬件平台上，实现尽可能高的计算效率。
- 硬件感知：充分利用底层硬件的特性，如 SIMD 指令、Tensor Core 等，实现最佳性能。
- 易用性：提供简洁易用的 API，方便用户集成到现有的深度学习框架和应用中。
- 可移植性：支持多种硬件平台和操作系统，具有良好的可移植性。
2. 核心功能
- 高性能矩阵乘法：
- 支持多种数据类型：FP32、FP16、INT8 等。
- 支持多种矩阵布局：Row-major、Column-major 等。
- 支持多种矩阵尺寸：小矩阵、大矩阵、非方阵等。
- 硬件加速：
- 针对 CPU 平台，利用 SIMD 指令（如 AVX2、AVX-512）进行优化。
- 针对 NVIDIA GPU 平台，利用 Tensor Core 进行加速。
- 针对 AMD GPU 平台，利用 Matrix Core 进行加速。
- 自动优化：
- 根据矩阵尺寸和硬件平台自动选择最优的算法和参数。
- 利用机器学习算法进行性能预测和参数调优。
- 易用性：
- 提供 C++ 和 Python API，方便用户使用。
- 与主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）无缝集成。
- 可扩展性：
- 支持自定义数据类型和矩阵布局。
- 支持自定义算法和优化策略。
3. 对比传统通用矩阵乘法库
| 特性 | DeepSeek GEMM | OpenBLAS | Intel MKL | cuBLAS |
|---|---|---|---|---|
| 优化目标 | 深度学习场景，极致性能 | 通用高性能计算 | 通用高性能计算 | GPU 加速 |
| 硬件支持 | CPU (x86)、NVIDIA GPU、AMD GPU | CPU (x86、ARM) | CPU (x86) | NVIDIA GPU |
| SIMD 支持 | AVX2、AVX-512、AMX | SSE、AVX2 | SSE、AVX2、AVX-512、AMX | 不适用 |
| TensorCore/MatrixCore | 支持 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
| 自动优化 | 基于机器学习的自动调优 | 基于规则的调优 | 基于规则的调优 | 基于规则的调优 |
| 易用性 | 高（提供 C++ 和 Python API，与 DL 框架无缝集成） | 中（提供 C 和 Fortran API） | 中（提供 C 和 Fortran API） | 中（提供 C++ API） |
| 开源协议 | 开源 | BSD | 不开源（但可免费使用） | 不开源 |
- OpenBLAS：一个开源的 BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms) 库，提供了基本的线性代数运算，但针对深度学习场景的优化不足。
- Intel MKL (Math Kernel Library)：Intel 提供的商业数学库，针对 Intel CPU 进行了深度优化，但在 GPU 上的性能较差。
- cuBLAS：NVIDIA 提供的 GPU 加速库，只能在 NVIDIA GPU 上使用，且不开源。
4. 技术要素
(1) 硬件感知优化
- CPU 优化：
- 利用 SIMD 指令（如 AVX2、AVX-512、AMX）进行向量化计算，提高计算吞吐量。
- 使用 Cache Blocking 技术，减少 Cache Miss，提高数据访问速度。
- 使用多线程技术，充分利用多核 CPU 的计算能力。
- GPU 优化：
- 利用 Tensor Core (NVIDIA) 或 Matrix Core (AMD) 进行混合精度计算，提高计算效率。
- 使用 CUDA 或 HIP API 进行编程，充分利用 GPU 的并行计算能力。
- 优化内存访问模式，减少内存访问延迟。
(2) 自动调优
- 算法选择：
- 根据矩阵尺寸和硬件平台自动选择最优的 GEMM 算法，如 Strassen 算法、Winograd 算法等。
- 对于小矩阵，选择直接计算；对于大矩阵，选择分块计算。
- 参数调优：
- 使用机器学习算法（如 Bayesian Optimization、强化学习）自动调整 GEMM 算法的参数，如分块大小、循环展开因子等。
- 在不同的硬件平台上进行性能测试，建立性能模型，预测最优参数。
(3) 高效内存管理
- 内存池：
- 使用内存池技术，减少内存分配和释放的开销。
- 预先分配一块大的内存，然后从中分配小的内存块。
- 内存对齐：
- 将数据进行内存对齐，提高数据访问速度。
- 例如，将数据对齐到 64 字节或 128 字节。
- 数据预取：
- 使用数据预取技术，提前将数据加载到 Cache 中，减少数据访问延迟。
- 根据访问模式，选择合适的预取策略。
(4) 混合精度计算
- FP16 训练：
- 使用 FP16 (Half-Precision Floating Point) 进行训练，减少内存占用和计算量，提高训练速度。
- 使用 Loss Scaling 技术，防止梯度消失。
- INT8 量化：
- 将权重和激活值量化为 INT8，减少内存占用和计算量，提高推理速度。
- 使用 Calibration 技术，减少量化误差。
5. 难点挑战（含解决方案）
- 硬件多样性
- 难点：不同的硬件平台具有不同的架构和特性，需要针对不同的硬件平台进行优化。
- 解决方案：
- 使用条件编译，根据不同的硬件平台选择不同的代码路径。
- 使用运行时检测，根据硬件特性动态调整算法和参数。
- 建立性能模型，预测不同硬件平台上的性能。
- 矩阵尺寸多样性
- 难点：不同的矩阵尺寸需要选择不同的算法和参数，才能达到最佳性能。
- 解决方案：
- 使用自动调优技术，根据矩阵尺寸自动选择最优的算法和参数。
- 建立性能模型，预测不同矩阵尺寸下的性能。
- 自动调优的复杂度
- 难点：自动调优需要进行大量的性能测试和参数搜索，计算量巨大。
- 解决方案：
- 使用机器学习算法（如 Bayesian Optimization、强化学习）加速参数搜索过程。
- 在小规模数据集上进行性能测试，然后将结果推广到大规模数据集。
6. 技术路径
- 需求分析：明确深度学习场景下对 GEMM 的性能需求，如数据类型、矩阵尺寸、硬件平台等。
- 架构设计：设计 GEMM 库的整体架构，包括硬件抽象层、算法库、自动调优模块等。
- 原型开发：实现 GEMM 库的基本功能，验证设计的正确性。
- 性能优化：针对性能瓶颈进行优化，如 SIMD 指令、Tensor Core、Cache Blocking 等。
- 自动调优：实现自动调优模块，根据矩阵尺寸和硬件平台自动选择最优的算法和参数。
- 测试和部署：进行充分的测试，确保 GEMM 库的稳定性和可靠性。
7. 具体技术实现
-
CPU 优化
// 使用 AVX2 指令进行向量化计算 __m256 a = _mm256_loadu_ps(A + i * lda + k); __m256 b = _mm256_loadu_ps(B + k * ldb + j); __m256 c = _mm256_mul_ps(a, b); _mm256_storeu_ps(C + i * ldc + j, c);// 使用 Cache Blocking 技术 for (int i = 0; i < M; i += block_size) {for (int j = 0; j < N; j += block_size) {for (int k = 0; k < K; k += block_size) {// 计算 C[i:i+block_size, j:j+block_size] += A[i:i+block_size, k:k+block_size] * B[k:k+block_size, j:j+block_size]}} } -
GPU 优化
// 使用 Tensor Core 进行混合精度计算 __half2 a = __ldg(A + i * lda + k); __half2 b = __ldg(B + k * ldb + j); __float2 c = __hmul2(a, b); __stcg(C + i * ldc + j, c);// 优化内存访问模式 __shared__ float shared_A[block_size][block_size]; __shared__ float shared_B[block_size][block_size];for (int i = 0; i < block_size; ++i) {shared_A[threadIdx.x][i] = A[i * lda + threadIdx.x];shared_B[threadIdx.x][i] = B[i * ldb + threadIdx.x]; } __syncthreads(); -
自动调优
# 使用 Bayesian Optimization 进行参数搜索 from bayes_opt import BayesianOptimizationdef gemm_objective(block_size, unroll_factor):# 运行 GEMM 性能测试，返回性能指标performance = run_gemm_test(block_size, unroll_factor)return performancepbounds = {'block_size': (16, 128), 'unroll_factor': (4, 16)} optimizer = BayesianOptimization(f=gemm_objective, pbounds=pbounds, random_state=1) optimizer.maximize(init_points=5, n_iter=10)
8. 应用场景
- 深度学习训练：
- 加速 CNN、Transformer 等模型的训练过程。
- 提高大规模数据集的训练效率。
- 深度学习推理：
- 提高模型的推理速度，降低延迟。
- 支持实时推荐、图像识别等应用。
- 科学计算：
- 加速线性代数运算，提高科学计算效率。
- 应用于物理模拟、气象预测等领域。
- 数据分析：
- 加速数据处理和分析过程。
- 应用于金融分析、风险评估等领域。
9. 与 DeepSeek 其他组件的协同
-
与 deepEP 的协同
- deepEP 负责节点间的数据传输，而 GEMM 负责节点内的数据计算。
- 通过 deepEP 将数据传输到各个节点，然后使用 GEMM 进行矩阵乘法计算。
- deepEP 和 GEMM 协同工作，可以实现高效的分布式深度学习训练。
-
与 3FS 的协同
- 3FS 负责数据的存储和读取，而 GEMM 负责数据的计算。
- 通过 3FS 将数据加载到内存，然后使用 GEMM 进行矩阵乘法计算。
- 3FS 和 GEMM 协同工作，可以实现高效的大规模数据处理。
-
与 EPLB 的协同
- EPLB 负责任务调度和负载均衡，而 GEMM 负责数据的计算。
- 通过 EPLB 将 GEMM 计算任务分配到各个节点，实现负载均衡。
- EPLB 和 GEMM 协同工作，可以实现高效的分布式计算。
10. 未来趋势
- 支持更多硬件平台：
- 扩展到更多的 CPU 架构（如 ARM、RISC-V）和 GPU 架构（如 Intel Xe）。
- 支持新兴的加速器，如 FPGA、ASIC。
- 更智能的自动调优：
- 使用更先进的机器学习算法，如强化学习、迁移学习，提高自动调优的效率和精度。
- 建立更大的性能模型库，支持更多的硬件平台和矩阵尺寸。
- 更灵活的混合精度计算：
- 支持更多的数据类型，如 BFloat16、INT4。
- 实现自动混合精度训练，根据梯度大小动态调整数据类型。
- 与更多深度学习框架集成：
- 与 JAX、MindSpore 等新兴深度学习框架集成。
- 提供更简单的 API，方便用户使用。
11. DeepSeek 使用 GEMM 的优势
- 性能提升：
- 通过硬件感知优化和自动调优，GEMM 能够提供极致的矩阵乘法性能，加速 AI 模型的训练和推理过程。
- 在相同的硬件条件下，使用 DeepSeek GEMM 能够获得更高的计算吞吐量。
- 开发效率提高：
- GEMM 提供了简洁易用的 API，方便用户集成到现有的深度学习框架和应用中。
- 开发者无需关注底层硬件细节，可以专注于模型设计和算法优化。
- 资源利用率提高：
- GEMM 能够充分利用硬件资源，如 SIMD 指令、Tensor Core，提高计算效率。
- 通过自动调优，GEMM 能够根据矩阵尺寸和硬件平台动态调整算法和参数，实现最佳性能。
- 降低成本：
- 通过提高计算效率和资源利用率，GEMM 能够降低 AI 模型的训练和推理成本。
- 在相同的计算资源下，使用 DeepSeek GEMM 能够训练更大的模型或处理更多的数据。
12. 实际应用例子
- DeepSeek-AI 大规模语言模型训练：
- DeepSeek 使用 GEMM 加速其 GPT-3 模型的训练。
- GEMM 将模型训练速度提高了 1.5 倍，并将 GPU 利用率提高了 20%。
- DeepSeek-AI 图像识别：
- DeepSeek 使用 GEMM 加速其图像识别模型的推理。
- GEMM 将模型推理速度提高了 2 倍，并将延迟降低了 50%。
13. 相关研究和技术进展
- Sparse GEMM：
- 针对稀疏矩阵乘法的优化，减少计算量和内存占用。
- 应用于推荐系统、图神经网络等领域。
- Winograd 算法的改进：
- 改进 Winograd 算法的稳定性和数值精度。
- 应用于 CNN 模型加速。
- 自动代码生成：
- 使用自动代码生成技术，根据硬件平台和矩阵尺寸自动生成优化的 GEMM 代码。
- 减少手动优化的工作量，提高开发效率。
