【DeepSeek开源周总结】
DeepSeek 在其 “开源一周” 活动中，发布了六个软件库，这些库分别针对不同的问题：
Day 1: FlashMLA - 提供了一个高效的 CUDA 核心实现，用于多头潜在注意力（MLA），特别是针对 Hopper GPU 的变长序列处理。它实现了高达 3 TB/s 的内存带宽利用率，显著提高了注意力机制的性能。
Day 2: DeepEP - 这是一个专门针对混合专家（MoE）模型的通信库，优化了 “分派” 和 “合并” 操作，提高了跨多个 GPU 和节点的数据路由效率。
Day 3: DeepGEMM - 一个专门为 Hopper GPU 设计的 FP8 矩阵乘法库，提供了对小型、不规则矩阵和大型计算密集型矩阵的优化，以及对混合专家模型的支持。
Day 4: DualPipe 和 EPLB - 提出了一种双向流水线并行算法和专家并行负载均衡器，用于提高多 GPU 环境下的计算效率和负载均衡。
Day 5: 3FS 和 Smallpond - 这两个工具分别是一个高性能的分布式文件系统和一个基于 DuckDB 的分布式数据处理框架，用于解决大规模语言模型训练和推理中的数据基础设施挑战。
Day 6: DeepSeek-V3/R1 - 介绍了 DeepSeek-V3/R1 的推理系统架构，展示了如何在大规模跨节点专家并行中实现高效的推理服务，并且在成本和性能之间取得了平衡。
'DeepSeek's open-source week and why it's a big deal'
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