DeepGEMM专门为混合专家模型（MoE）提供了优化的分组GEMM计算功能。这一特性通过仅对M轴（行数轴）进行分组计算来适配专家共享相同权重形状的场景，显著提升了MoE模型的训练和推理效率。不同于传统的GEMM实现，DeepGEMM的分组计算可以同时处理多个专家的输入矩阵，同时保持高效的内存访问模式和计算节奏。
这种设计特别适合现代大语言模型中广泛采用的稀疏专家结构。在这些模型中，每次推理激活的专家数量通常是全部专家的一小部分。DeepGEMM的分组GEMM支持允许仅计算实际需要的专家输出，避免了冗余计算。库同时提供了连续布局和掩码版本的分组GEMM，可以灵活处理不同类型的MoE结构，满足从训练到推理等不同场景下的需求。
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