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怎样在推理阶段优化动态token分配场景下的FP8矩阵运算？

2025-08-30

1.3 K

动态token推理的掩码分组GEMM方案

在自回归生成等场景中，token分配动态变化会导致传统GEMM计算效率下降。DeepGEMM的解决方案是：

掩码机制：通过布尔张量标识有效token位置，跳过无效计算
内存压缩：自动优化显存访问模式，减少冗余数据加载
CUDA图兼容：支持与CUDA Graph技术配合使用，降低内核启动开销

实施流程：

构建标识有效token的mask张量（形状为[M]，类型torch.bool）
保持输入矩阵B的N/K轴维度固定
调用m_grouped_gemm_fp8_fp8_bf16_nt_masked函数

注意事项：

建议batch_size较大时（>64）启用此功能
可结合torch.compile进一步优化执行效率
输出自动对齐到BF16格式，无需额外转换

本答案来源于文章《DeepGEMM：高效支持FP8矩阵运算的开源库（DeepSeek 开源周第三天）》

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