DeepGEMM针对NVIDIA Hopper架构进行了深度优化，在该平台上的FP8矩阵运算性能达到了惊人的1350 TFLOPS量级。这一成就归功于其精心设计的计算架构，包括对Tensor Core的高效利用和优化的数据访问模式。如此高的计算性能使其在大规模矩阵运算场景下具有明显的速度优势，特别适合需要处理海量参数的现代AI模型。
库的性能优化策略包括但不限于：优化的块划分策略最大化并行度；智能的寄存器使用方案减少内存访问；高效的流水线设计隐藏访问延迟；以及针对FP8数据类型特性的特殊处理。这些技术的综合应用使得DeepGEMM能够在保持计算精度的同时，充分发挥现代GPU的计算潜能，为AI训练和推理提供了前所未有的计算速度。
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