提升MoE模型分组GEMM效率的解决方案
在混合专家模型中，传统分组GEMM操作常面临效率瓶颈，主要原因包括专家权重重复加载、GPU资源利用率不足等问题。DeepGEMM提供了针对性的优化方案：
- 仅M轴分组设计：保留K和N轴连续访问，减少内存跳跃，适用于专家共享相同形状的场景
- 连续内存布局：要求输入矩阵A按专家分组拼接，确保内存访问连续性
- 内置对齐检查：使用get_m_alignment_for_contiguous_layout()函数验证分组尺寸是否满足优化条件
具体实现步骤：
- 将多个专家的输入数据沿M轴拼接成连续张量
- 定义group_sizes数组记录每个专家的token数量
- 调用m_grouped_gemm_fp8_fp8_bf16_nt_contiguous函数执行优化计算
该方案在H100 GPU上实测可提升约3倍计算效率，特别适合千亿参数级别的MoE模型。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepGEMM: Eine Open-Source-Bibliothek mit effizienter Unterstützung für FP8-Matrixoperationen (DeepSeek Open-Source-Woche Tag 3)Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何解决混合专家模型（MoE）中分组矩阵乘法效率低下的问题？
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