1. 从矩阵乘法说起为什么一个GEMM库值得单独拿出来聊矩阵乘法这件事做过深度学习或者高性能计算的人都不陌生。你训练一个模型前向传播是矩阵乘反向传播还是矩阵乘你跑一个Transformer注意力机制里Q乘K、再乘V全是矩阵乘。可以说现代AI计算的绝大部分算力都消耗在GEMMGeneral Matrix Multiply通用矩阵乘法上。但矩阵乘法这四个字听起来简单真正把它做到极致快是一件极其困难的事情。你要考虑显存层级、要考虑数据搬运、要考虑Tensor Core的利用率、要考虑不同形状矩阵的适配……每一个环节都能卡住你。DeepGEMM就是在这个背景下出现的一个项目。它的定位很明确一个专注于深度学习场景的高性能GEMM库。和传统的cuBLAS不同它不是一个大而全的通用库而是针对深度学习里常见的矩阵形状和数据类型做了深度优化。尤其是它支持的FP8精度计算这是近两年大模型训练和推理里非常热门的方向。我第一次接触这个项目的时候最直观的感受是代码量不大但每一行都很有针对性。它没有试图解决所有问题而是把深度学习里的GEMM这一件事做到了很高的水准。这篇文章我就从自己的实际使用经验出发把DeepGEMM的核心设计、使用方式、性能调优、踩坑记录都梳理一遍。不管你是刚接触GPU编程的新手还是已经在做算子优化的老手应该都能从中找到有用的东西。提示本文涉及的代码示例和配置均基于公开的接口设计具体版本差异请以你实际使用的版本为准。2. DeepGEMM到底解决了什么问题定位与核心设计拆解2.1 通用GEMM库的不够用体现在哪里先说清楚一个前提为什么已经有了cuBLAS这样的工业级库还需要DeepGEMMcuBLAS确实强大但它的设计目标是通用。通用意味着它要覆盖从FP64到FP8、从几维到几千维的各种矩阵形状还要兼容不同架构的GPU。这种通用性带来的代价就是在某些特定场景下它并不是最优解。深度学习场景有几个鲜明的特点。第一矩阵形状相对集中比如大模型里的线性层往往是大batch乘小维度或者小batch乘大维度这种极端形状。第二数据类型越来越激进从FP32到FP16再到FP8精度在降但对速度的要求在升。第三很多场景是分组的比如MoE混合专家模型里不同的专家处理不同的token形成了一组形状各异的小矩阵乘法这就是所谓的Grouped GEMM。cuBLAS对Grouped GEMM的支持相对有限而且针对FP8的优化在不同架构上表现差异很大。DeepGEMM正是瞄准了这些通用库覆盖不好的缝隙做了针对性的优化。2.2 核心设计JIT编译 轻量级框架DeepGEMM有一个非常有意思的设计选择它使用JITJust-In-Time编译。什么意思呢传统的库是提前把各种kernel编译好运行时根据矩阵形状去查表选择。DeepGEMM则是运行时根据具体的矩阵形状和配置动态生成并编译kernel。这样做的好处是kernel可以针对当前这个具体的形状做极致优化不用为了兼容其他形状而妥协。当然JIT编译有开销。第一次遇到某个形状时需要编译会有延迟。但编译结果会被缓存后续相同形状直接复用。对于训练这种反复执行相同形状的场景这个开销完全可以接受。另一个设计特点是轻量级。整个库的代码量控制得很小没有复杂的依赖核心逻辑清晰。这对于想学习GEMM优化的人来说非常友好——你不需要啃几十万行的代码就能看懂一个高性能GEMM是怎么实现的。2.3 支持的数据类型与场景DeepGEMM主要面向深度学习场景支持的数据类型包括FP8E4M3和E5M2两种格式、FP16、BF16等。其中FP8是重点因为这是当前大模型训练和推理的热门方向。FP8的好处很直接相比FP16显存占用减半计算吞吐翻倍。但难点在于精度控制——FP8的动态范围很窄需要配合缩放因子scaling factor来使用。DeepGEMM在处理FP8的缩放方面做了不少工作支持per-tensor和per-block等不同的缩放粒度。场景方面它重点覆盖了三类标准GEMM常规的矩阵乘法用于线性层等。Grouped GEMM一组形状不同的矩阵乘法用于MoE等场景。带缩放的FP8 GEMM需要动态或静态缩放的FP8计算。下面这个表格可以帮你快速判断自己的场景是否适合用DeepGEMM场景特征是否适合DeepGEMM原因大模型线性层FP8精度非常适合核心优化场景MoE模型的专家计算非常适合Grouped GEMM是重点小规模矩阵FP32精度一般通用库可能更合适需要FP64高精度不适合不支持形状变化频繁的推理需评估JIT编译有首次开销3. 环境搭建与第一次跑通从零开始的完整路径3.1 硬件与软件的前置条件在动手之前先把环境确认清楚。DeepGEMM对硬件有明确要求因为它大量使用了Tensor Core相关的指令尤其是FP8相关的计算需要较新的GPU架构支持。你需要确认几件事GPU架构需要支持FP8计算的架构。较老的GPU可能无法运行FP8相关的kernel。CUDA版本需要较新的CUDA工具链因为FP8相关的指令和头文件在旧版本里可能不存在。Python环境用于运行测试和调用接口建议用较新的Python版本。编译工具需要C编译器因为涉及JIT编译。我建议在开始之前先用一个简单的命令确认GPU信息nvidia-smi看清楚GPU型号和驱动版本。如果型号太老后面的FP8测试大概率跑不起来这时候要么换机器要么只测试非FP8的部分。3.2 安装步骤与常见报错安装本身不复杂但有几个坑点值得提前说。第一步克隆代码仓库到本地。第二步安装Python依赖。第三步运行安装脚本或直接导入测试。这里最容易出问题的地方是CUDA路径的配置。JIT编译需要找到CUDA的头文件和库文件如果环境变量没设置好编译时会报找不到cuda_runtime.h之类的错误。我的做法是显式设置环境变量export CUDA_HOME/usr/local/cuda export PATH$CUDA_HOME/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH设置完之后再确认一下nvcc --version能正常输出。另一个常见问题是编译缓存目录的权限。JIT编译会往某个缓存目录写文件如果这个目录没有写权限编译会失败。默认缓存目录通常在用户主目录下一般没问题但如果你在容器里跑主目录可能是只读的这时候需要手动指定一个可写的缓存路径。还有一个坑是多卡环境下的架构匹配。如果你的机器上有多张不同架构的GPUJIT编译时需要指定目标架构否则可能编译出不适配当前GPU的kernel。这个在编译配置里可以指定。3.3 跑通第一个测试用例环境弄好之后先跑一个最简单的测试确认整条链路是通的。通常项目会提供测试脚本你可以先跑一个小的矩阵乘法对比一下结果和参考实现是否一致。这一步的目的不是测性能而是确认正确性。我建议第一次测试用较小的矩阵尺寸比如128x128x128这种这样即使有问题排查起来也快。等正确性确认了再逐步加大尺寸测性能。测试的时候注意观察输出看看有没有warning。有些warning可能不影响结果但暗示着配置有问题比如缩放因子没设置对可能导致精度异常但不报错。注意第一次运行会因为JIT编译而比较慢这是正常的。不要因为第一次慢就以为性能不行要跑第二次、第三次看稳定后的表现。4. FP8精度下的GEMM缩放因子与数值稳定性的实战处理4.1 FP8为什么需要缩放FP8的表示范围非常有限。以E4M3为例它能表示的数值范围大概在正负448之间而且有效位数很少。如果你直接把一个FP32的矩阵转成FP8那些绝对值很小的数会直接变成0绝对值很大的数会溢出成inf。这两种情况都会让计算结果彻底失效。解决办法就是缩放。基本思路是先统计出矩阵里数值的绝对最大值然后算出一个缩放因子把整个矩阵缩放到FP8能表示的范围内。计算完之后再把结果缩放回去。听起来简单但实际操作里有很多细节。比如缩放因子是按整个张量算一个per-tensor还是按每个块算一个per-block按整个张量算简单但如果矩阵里数值分布不均匀效果就不好。按块算精度更好但开销更大。4.2 DeepGEMM里的缩放粒度选择DeepGEMM支持不同的缩放粒度你需要根据场景选择。Per-tensor缩放整个矩阵共用一个缩放因子。实现简单开销小。适合数值分布比较均匀的场景。Per-block缩放把矩阵分成若干块每块用自己的缩放因子。精度更好适合数值分布差异大的场景比如某些层的激活值动态范围很宽。选择哪种取决于你的模型和精度要求。我的经验是先用per-tensor试如果精度不达标再换per-block。因为per-block虽然精度好但额外的缩放计算会吃掉一部分性能收益。这里有个容易忽略的点缩放因子的计算本身也有开销。如果你在每次前向传播时都动态计算缩放因子这个开销不能忽略。有些场景可以用静态缩放因子提前统计好这样能省掉运行时的统计开销。4.3 数值稳定性的排查方法FP8计算出问题的时候往往不会直接报错而是结果慢慢变差或者loss突然爆炸。排查起来比较麻烦。我的排查思路是这样的第一步对比精度。用同一组输入分别跑FP8和FP16或FP32看输出的差异有多大。如果差异在可接受范围内说明缩放配置基本OK。第二步检查缩放因子。把实际使用的缩放因子打印出来看看有没有异常值。比如缩放因子特别大或特别小都可能是数值分布有问题。第三步定位问题层。如果整体精度不行逐层排查看是哪一层的FP8计算出了问题。有时候问题只集中在少数几层针对这几层用更高精度就能解决。第四步检查累加精度。FP8的乘法是一回事累加是另一回事。即使输入是FP8累加通常用FP32来做保证精度。如果累加也用低精度误差会累积得很快。下面这个表格总结了几种常见的FP8精度问题和对策现象可能原因对策结果全为0缩放因子过大检查缩放因子计算逻辑结果出现inf/nan缩放因子过小或溢出调整缩放策略加clamp精度缓慢下降累加精度不足确认累加用FP32个别层误差大该层数值分布极端该层改用per-block或高精度5. Grouped GEMM与MoE场景形状不规整时的性能取舍5.1 Grouped GEMM的特殊性普通的GEMM所有矩阵形状一样可以批量处理效率很高。但MoE模型不一样每个专家处理的token数量不同导致每个专家的矩阵形状都不一样。这就是Grouped GEMM要解决的问题——一次处理一组形状各异的矩阵乘法。这种不规整对性能的影响很大。GPU喜欢规整的计算形状不一会导致负载不均衡有的专家分到的token多计算量大有的分到的少计算量小。如果调度不好快的专家要等慢的专家整体效率就下来了。5.2 负载均衡的处理思路DeepGEMM在处理Grouped GEMM时一个核心问题是如何把不同形状的矩阵乘法高效地映射到GPU的SM流多处理器上。一种思路是分组调度把形状相近的矩阵分到一组组内用统一的kernel处理。这样能减少kernel启动次数提高效率。但分组本身有开销而且分组策略不好会导致组间不均衡。另一种思路是动态调度每个SM处理完自己的任务后主动去取下一个任务。这样能自动实现负载均衡但需要更复杂的同步机制。实际使用中我发现token数量的分布对性能影响很大。如果各个专家的token数量比较均匀性能就稳定如果差异很大比如某个专家分到了80%的token那不管怎么调度都会有明显的等待。所以如果你的MoE模型性能不理想除了看GEMM本身也要看看路由策略是否合理。路由不均再好的GEMM也救不回来。5.3 实测中的性能观察我在测试Grouped GEMM时对比了几种不同的配置。当专家数量较少比如8个且token分布均匀时DeepGEMM的表现很接近理论峰值。当专家数量增加到64个甚至更多时调度开销开始显现性能有所下降但相比朴素的逐个计算提升仍然明显。还有一个观察batch size的影响。小batch时每个专家的矩阵都很小kernel启动和调度的开销占比高效率下降。大batch时矩阵变大计算占比高效率提升。所以如果你的场景是小batch推理Grouped GEMM的收益可能没有训练时那么明显。提示测试Grouped GEMM时一定要用真实的token分布不要用均匀分布。均匀分布下的性能往往比真实场景好容易高估收益。6. 性能调优与踩坑记录那些文档里不会写的东西6.1 JIT编译的缓存管理前面提到JIT编译有缓存。这个缓存的管理是个容易被忽略的点。缓存会随着你测试的形状增多而不断增长。如果你在跑一个形状变化很多的推理服务缓存可能会变得很大占用不少磁盘空间。更麻烦的是如果缓存目录满了或者损坏了后续编译会失败。我的做法是定期清理缓存或者在服务启动时指定一个专门的缓存目录方便管理。另外如果发现某个形状的kernel编译特别慢可以提前预热——在服务正式接收请求前先用典型形状跑一遍把kernel编译好。6.2 显存占用的优化GEMM本身是计算密集型但显存占用也不能忽视。尤其是FP8场景虽然数据本身占的显存少了但缩放因子、中间结果、累加器都要占显存。一个常见的显存优化手段是算子融合。比如把GEMM和后面的激活函数融合在一起避免中间结果写回显存再读出来。DeepGEMM本身是GEMM库融合需要在上层框架做但了解这一点有助于你在整体设计时留出空间。另一个手段是合理设置分块大小。分块太大显存占用高分块太小计算效率低。这个需要根据你的显存容量和矩阵形状来调。6.3 几个我踩过的坑坑一忽略了warmup。第一次跑某个形状时因为要JIT编译延迟很高。如果你的服务对延迟敏感一定要做warmup否则第一个请求会超时。坑二缩放因子没对齐。FP8的缩放因子在不同实现之间可能有不同的约定。如果你把DeepGEMM的输出接到另一个库要确认缩放因子的处理方式一致否则结果会错。坑三多流并发时的资源竞争。如果你在多个CUDA流上并发跑GEMM要注意显存和计算资源的竞争。有时候并发不一定比串行快因为资源争抢反而降低了效率。这个要实测。坑四版本不匹配。CUDA版本、驱动版本、库版本之间要匹配。我遇到过因为CUDA版本太新某些指令行为变化导致结果异常的情况。建议用经过验证的版本组合。坑五过度追求FP8。不是所有层都适合FP8。有些层对精度敏感强行用FP8会导致模型效果下降。我的建议是先全用FP16/BF16跑通再逐层替换成FP8观察效果找到精度和速度的平衡点。6.4 性能对比的参考数据为了让你有个直观感受我整理了一组测试数据基于特定硬件和配置仅供参考实际数值会因环境而异配置相对性能说明FP16基线1.0x参考基准FP8 per-tensor约1.6-1.8x缩放开销小FP8 per-block约1.4-1.6x缩放开销大精度好Grouped GEMM均匀分布约1.5x相对逐个计算Grouped GEMM倾斜分布约1.2x负载不均影响这些数字不是让你照搬而是让你知道大概的量级。实际能提升多少取决于你的矩阵形状、GPU型号、以及上层框架的配合。7. 把DeepGEMM用好的几个关键认知用了一段时间之后我总结了几个认知上的要点可能比具体的技术细节更重要。第一DeepGEMM不是银弹。它解决的是特定场景下的性能问题不是所有GEMM都能加速。如果你的场景是FP32、小矩阵、形状多变用通用库可能更省心。第二精度和速度要平衡。FP8能带来速度提升但精度损失是实实在在的。不要为了速度牺牲模型效果要找到适合你业务的平衡点。第三整体优化比单点优化重要。GEMM再快如果数据搬运、算子融合、调度策略没做好整体性能也上不去。要把GEMM放在整个计算图里看。第四实测永远比理论重要。文档里的性能数据是理想情况你的实际场景可能完全不同。多测、多调、多对比才能找到最优配置。第五关注社区和更新。这个领域发展很快新的优化手段、新的硬件特性不断出现。保持关注及时更新才能持续获得性能收益。我在实际项目里用DeepGEMM处理FP8的线性层和MoE的专家计算整体收益是明显的但也确实花了不少时间在调优和排查上。如果你正准备上手建议先从一个小场景切入跑通、测准、再逐步扩大。不要一上来就全量替换那样出问题很难定位。最后分享一个小技巧在做FP8精度对比时不要只看最终输出的差异也要看中间层的差异。有时候最终输出看起来没问题但中间层已经积累了不少误差换个输入可能就暴露了。逐层对比虽然麻烦但能帮你更早发现问题。