Веб-версияОткрыть в Telegram

ПостDeepSeek выложила в открытый доступ библиотеку, которая ускоряет вычисления на GPU, лежащие в основе ИИ-моделей.

2 октября 2026
D
Data Portal | DS & ML
Фотография
нажмите — покажем
DeepSeek выложила в открытый доступ библиотеку, которая ускоряет вычисления на GPU, лежащие в основе ИИ-моделей. Она называется DeepGEMM. Библиотека оптимизирует матричные операции, на которых работают большие языковые модели, и позволяет эффективнее использовать NVIDIA Hopper и Blackwell. Поддерживаются FP8, FP4 и BF16. Есть оптимизации для моделей с архитектурой Mixture-of-Experts, совмещение обмена данными между GPU с вычислениями и компиляция ядер прямо во время выполнения, без отдельной сборки CUDA при установке. По данным DeepSeek, DeepGEMM на ряде размеров матриц показывает производительность на уровне или выше специализированных библиотек, вручную оптимизированных экспертами. https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM#interfaces
50 · 1.1K ·

Рядом в ленте

DData Portal | DS & MLНельзя просто выбрать модель и видеокарту и считать, что на этом всё. Нужно выбрать формат файлов и путь выполнения ядер. Уже от них зависит, как именно будет рDData Portal | DS & MLЕсли хочешь стать дата-инженером, изучи эти концепции: https://de-concepts.ssp.sh Дальше можно пройтись по практическим навыкам — от команд Linux, контейнеризац
это сообщение
DData Portal | DS & MLГайд по RL от Unsloth. В нём разбирается обучение с подкреплением и то, как обучить собственную reasoning-модель в стиле DeepSeek-R1 с помощью Unsloth и GRPO. ПDData Portal | DS & MLЛекция 8 курса по машинному обучению на графах посвящена графовым свёрточным сетям. В лекции разбираются свёртки на сетках и графах, сопоставление с общим шабло

Открытая публичная лента из поискового индекса ChatCrawler — «Google по публичному Telegram»; обновляется по мере обхода площадки. Время — UTC.

Только публичный контент, официальный API Telegram. О проекте · Вопросы · Чего мы не делаем · Убрать страницу из выдачи · Каталог · Поиск · Как мы считаем