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1. 从"矩阵乘法为什么快不起来"说起

如果你最近在折腾大模型推理或者训练加速，大概率会频繁听到一个词：DeepGEMM。这不是某个新出的深度学习框架，也不是一个完整的推理引擎，而是一个专门针对矩阵乘法（GEMM，General Matrix Multiply）做极致优化的底层算子库。它的定位非常明确——把深度学习里最耗时的那一类计算，在特定硬件上压榨出尽可能高的吞吐。

矩阵乘法有多重要？简单说，Transformer 里绝大多数的计算量都花在了它身上。注意力机制里的 QK^T、注意力输出与 V 的相乘、前馈网络里的两层全连接，本质上全是矩阵乘法。一个模型跑得快不快，很大程度上取决于这些矩阵乘法有没有被高效执行。很多人第一反应是"调 cuBLAS 不就行了"，但实际做过推理优化的人都知道，通用库在特定形状、特定精度、特定硬件组合下，往往留有不少性能余量。DeepGEMM 要解决的，就是把这些余量吃干净。

这篇文章适合谁看？如果你正在做推理加速、算子优化，或者单纯好奇"一个矩阵乘法库到底能玩出什么花样"，那接下来的内容会对你有用。我会从它要解决的核心问题讲起，拆解它的关键技术点，补充实操中容易踩的坑，并给出可以复现的验证思路。需要提前说明的是，文中涉及的具体参数和步骤，部分是基于这类算子库的常见工程实践做的合理补充，目的是让你能真正上手，而不是停留在概念层面。

先说结论性的判断：DeepGEMM 这类库的价值，不在于"重新发明矩阵乘法"，而在于针对特定场景做极致的特化。它通常聚焦在 FP8 这类低精度格式、聚焦在 MoE（混合专家）这种分组矩阵乘法场景、聚焦在 Hopper 及更新架构的 Tensor Core 特性上。理解了这个定位，后面所有的设计选择就都顺理成章了。

2. DeepGEMM 到底在优化什么：三类核心场景拆解

要理解一个算子库，最忌讳一上来就看代码。先搞清楚它服务的场景，代码才有意义。DeepGEMM 的优化目标可以拆成三块，每一块对应一类真实存在的性能瓶颈。

2.1 普通稠密 GEMM：把 Tensor Core 喂饱

最基础的就是标准稠密矩阵乘法 C = A × B。听起来简单，但要跑满硬件峰值非常难。难点在于：数据从显存搬到寄存器的速度，往往跟不上 Tensor Core 的计算速度。也就是说，计算单元经常在"等饭吃"。

DeepGEMM 在这块的思路是经典的tiling（分块）+ 流水线（pipeline）。把大矩阵切成小块，每块塞进共享内存，再用异步拷贝把下一块提前加载进来，让计算和数据搬运重叠。听起来是教科书操作，但魔鬼在细节里：块切多大、共享内存怎么排布、寄存器怎么分配、warp 怎么分工，每一个参数都会显著影响最终性能。

我实测过的一个经验是：块大小（block size）不是越大越好。块太大，共享内存放不下，或者占用寄存器过多导致 occupancy 下降；块太小，数据复用率不够，搬运开销占比升高。DeepGEMM 针对不同形状会走不同的配置，这也是它比"一套参数打天下"的通用库更有优势的地方。

2.2 分组 GEMM：MoE 场景的刚需

这是 DeepGEMM 最有辨识度的能力之一。MoE 架构里，一个 batch 的 token 会被路由到不同的专家（expert），每个专家处理一部分 token。这就导致每个专家拿到的输入矩阵形状都不一样，而且往往很小、很不规则。

传统的做法是循环调用普通 GEMM，一个专家一次。问题是：小矩阵的 GEMM 效率极低，kernel 启动开销、尾块浪费都很严重。DeepGEMM 的分组 GEMM（grouped GEMM）把多个专家的计算合并到一个 kernel 里，用一组指针描述每个分组的起始位置，让 GPU 在一次启动里处理完所有专家。这个设计直接砍掉了大量 kernel 启动开销，对 MoE 推理的吞吐提升非常明显。

提示：分组 GEMM 的关键在于"分组描述符"的设计。它需要告诉 kernel 每个分组的 M、N、K 以及数据在内存中的偏移。如果描述符组织得不好，反而会引入额外的索引开销。

2.3 低精度 GEMM：FP8 的收益与代价

DeepGEMM 大量围绕FP8做优化。FP8 相比 FP16/BF16，显存占用减半、带宽需求减半、Tensor Core 吞吐翻倍，理论上收益巨大。但代价是精度损失，需要配合缩放（scaling）策略来补偿。

FP8 通常有两种格式：E4M3（4 位指数、3 位尾数）和 E5M2（5 位指数、2 位尾数）。E4M3 精度更高但动态范围小，E5M2 动态范围大但精度低。实际做矩阵乘法时，输入通常用 E4M3，因为权重和激活值经过缩放后大多落在 E4M3 能表示的范围内。

缩放策略又分逐张量缩放和逐块缩放。逐张量缩放简单，一个矩阵一个缩放因子；逐块缩放更精细，每个小块一个因子，精度更好但实现复杂。DeepGEMM 在这块做了不少工程优化，让逐块缩放的额外开销尽量小。

这张表建议存下来，调精度的时候随时对照。很多人搞混 E4M3 和 E5M2 的适用场景，结果精度崩了还找不到原因。

3. 拆开看：DeepGEMM 的关键技术点与设计取舍

理解了场景，再来看它用了哪些手段。这一节我会把几个核心技术点讲透，并且解释"为什么这么选"。

3.1 为什么用即时编译（JIT）而不是预编译

DeepGEMM 一个很鲜明的特点是采用JIT（Just-In-Time）编译。也就是说，kernel 不是提前编译好一堆 .so 文件，而是在运行时根据实际形状和配置动态生成并编译。

这个选择乍看反直觉——JIT 有编译开销，第一次调用会慢。但它的收益在于：组合爆炸问题被解决了。矩阵乘法的形状千变万化，M、N、K 各有无数可能，再加上精度、转置、缩放模式等维度，预编译要覆盖所有组合几乎不可能。JIT 让你只在实际用到的形状上编译，用一次编译开销换长期的灵活性。

实操中要注意：JIT 编译有缓存机制。第一次跑某个形状会慢，之后命中缓存就快了。所以做性能测试时，一定要先 warmup 再计时，否则测出来的是编译时间而不是计算时间。这个坑我见过太多人踩。

3.2 共享内存与寄存器的最优分配

GPU 上做 GEMM，数据流大致是：显存 → 共享内存 → 寄存器 → Tensor Core。每一级带宽和容量都不同，分配策略直接决定性能。

DeepGEMM 在这块的常见做法是双缓冲（double buffering）：共享内存开两块，一块用于当前计算，一块用于异步加载下一块数据。这样计算和数据搬运能重叠起来。再进一步还有多级流水线，用更多缓冲块换取更高的重叠度，但会占用更多共享内存。

寄存器分配同样关键。Tensor Core 的 MMA 指令需要操作数放在特定寄存器里，如果寄存器不够，就会发生 spill（溢出到本地内存），性能断崖式下跌。DeepGEMM 通过精细的寄存器规划，尽量让热点数据常驻寄存器。

注意：共享内存和寄存器是此消彼长的关系。共享内存开得多，能放更大的块、做更深的流水线，但可能挤压寄存器；反之亦然。调优时这两个参数要一起看，不能孤立调。

3.3 分组 GEMM 的调度逻辑

分组 GEMM 的难点在于负载不均。不同专家分到的 token 数可能差很多，有的专家很忙，有的很闲。如果简单地一个分组一个分组串行处理，就会出现"忙的忙死、闲的闲死"。

DeepGEMM 的调度思路通常是把所有分组的计算任务打散，重新映射到 GPU 的各个 SM（流多处理器）上，让负载尽量均衡。这需要一套任务分配逻辑，把每个分组的块（tile）作为调度单元，动态分给空闲的 SM。

这里有个容易忽略的点：分组数量太少时，分组 GEMM 的优势发挥不出来。如果只有两三个专家，合并 kernel 的收益有限，反而不如直接调普通 GEMM。分组 GEMM 的甜点区是专家数量较多（比如 8 个以上）且每个专家数据量不大的场景。

3.4 缩放因子的处理开销

FP8 逐块缩放虽然精度好，但每个块都要乘一个缩放因子，这个额外计算如果处理不好，会把 FP8 带来的收益吃掉一部分。

DeepGEMM 的优化方向是把缩放融合进主循环，而不是单独跑一个 pass。具体做法是在累加完成后、写回结果前，用向量化指令批量应用缩放因子。这样缩放的开销被隐藏在计算流水线里，几乎不额外增加时间。

实测经验：逐块缩放的块大小要和 GEMM 的 tiling 对齐。如果缩放块和计算块不一致，就需要额外的边界处理，代码复杂度和开销都会上升。对齐之后，缩放基本是"免费"的。

4. 上手实操：从环境准备到跑通第一个 kernel

光讲原理不够，这一节给你一套可操作的流程。再次强调，部分细节是基于这类库的通用工程实践补充的，具体以你拿到的版本为准。

4.1 环境准备中最容易忽略的三件事

第一，架构匹配。DeepGEMM 这类库通常针对特定 GPU 架构（如 Hopper 的 SM90）做了深度优化，用到了该架构特有的指令（比如 TMA、wgmma）。如果你的卡是上一代架构，很多优化路径根本走不到，性能可能还不如通用库。上之前先确认你的硬件架构。

第二，CUDA 版本。低精度和异步拷贝相关的特性对 CUDA 版本有要求。版本太低，某些 intrinsic 用不了，JIT 编译会直接报错。建议用较新的 CUDA 工具链，并且保证驱动版本匹配。

第三，Python 环境与编译依赖。JIT 编译需要完整的编译工具链（nvcc、C++ 编译器）。如果是在容器里跑，很容易缺这缺那。建议先跑一个最小样例，确认编译链路通了，再上真实模型。

# 检查 GPU 架构和 CUDA 版本 nvidia-smi nvcc --version # 确认编译工具链可用 which g++ python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"

4.2 跑通第一个矩阵乘法的完整步骤

假设你已经装好了库，下面是一个最小验证流程。

import torch import deep_gemm # 假设的导入名，以实际包名为准 # 1. 准备输入，注意 dtype 和布局 M, N, K = 4096, 4096, 4096 a = torch.randn(M, K, device='cuda', dtype=torch.float8_e4m3fn) b = torch.randn(N, K, device='cuda', dtype=torch.float8_e4m3fn) # 2. 准备缩放因子（逐张量示例） scale_a = torch.tensor([1.0], device='cuda') scale_b = torch.tensor([1.0], device='cuda') # 3. warmup，触发 JIT 编译 for _ in range(3): c = deep_gemm.gemm_fp8_fp8_bf16_nt(a, b, scale_a, scale_b) torch.cuda.synchronize() # 4. 正式计时 import time start = time.time() for _ in range(100): c = deep_gemm.gemm_fp8_fp8_bf16_nt(a, b, scale_a, scale_b) torch.cuda.synchronize() print(f"平均耗时: {(time.time()-start)/100*1000:.3f} ms")

这段代码里有几个关键点值得展开。第一，warmup 不能省，前面说过 JIT 编译的原因。第二，dtype 必须严格匹配，FP8 的 E4M3 和 E5M2 在 PyTorch 里是不同的 dtype，传错了会报错或者结果不对。第三，布局（layout）要对，很多 GEMM 接口区分 NT、NN、TN、TT（N 表示非转置，T 表示转置），传错布局结果直接错。

4.3 怎么判断性能是否达标

跑通了不代表跑好了。判断性能是否达标，最直接的办法是算TFLOPS，然后和硬件峰值对比。

矩阵乘法的浮点运算量是 2 × M × N × K（乘加各算一次）。用这个数除以实测时间，就得到实际 TFLOPS。

flops = 2 * M * N * K elapsed = (time.time() - start) / 100 tflops = flops / elapsed / 1e12 print(f"实测: {tflops:.1f} TFLOPS")

拿这个数和硬件的理论峰值比。如果只能到峰值的 30% 以下，说明配置有问题；能到 60% 以上，基本算合格；能到 80% 以上，说明调得不错。注意 FP8 的峰值通常是 FP16 的两倍，对比时要用对应精度的峰值。

提示：不同形状的 GEMM 能达到的峰值比例差别很大。大而方的矩阵容易跑满，细长的矩阵（比如 M 很小、N 和 K 很大）往往效率低。评估时要覆盖你实际会遇到的形状，别只测一个理想形状就下结论。

5. 踩坑实录：那些文档里不会写的细节

这一节是我最想分享的部分。原理和步骤网上都能查到，但真正让人卡住的往往是这些细节。

5.1 精度对不上：先查缩放因子，再查累加精度

FP8 算出来的结果和 FP32 参考值对不上，是最常见的问题。排查顺序应该是：先确认缩放因子是否正确应用，再确认累加精度。

缩放因子这块，逐张量和逐块是两套逻辑。如果你用逐块缩放，但缩放因子的形状和数据的块划分对不上，结果就会系统性偏移。我遇到过一次，缩放因子按行给，但 kernel 期望按块给，结果误差大得离谱，查了半天才发现是维度理解错了。

累加精度这块，FP8 的乘法结果通常累加在 FP32 里。如果某个实现为了省资源用 FP16 累加，精度会明显下降。确认累加精度是否符合预期，是排查精度问题的第二步。

5.2 性能忽高忽低：多半是形状或缓存的问题

同样的代码，跑不同 batch 性能差异巨大，或者第一次跑特别慢，这些都有原因。

第一次慢，前面说过，是 JIT 编译。但如果每次跑都慢，那可能是形状每次都不同，导致 JIT 缓存一直不命中，每次都在编译。解决办法是尽量固定形状，或者接受首次编译开销。

性能忽高忽低，还可能是显存碎片或频率波动。GPU 长时间高负载会降频，测出来的性能会随时间下降。做严谨测试时，要控制温度、固定频率，或者至少多测几轮取稳定值。

5.3 分组 GEMM 的负载不均：从现象到定位

分组 GEMM 跑出来比预期慢，第一反应应该是负载不均。定位方法是：打印每个分组的实际计算量，看看是不是有的分组特别大。

如果确实不均，可以考虑两个方向。一是调整路由策略，让 token 分配更均匀（这属于上层模型的事，但会影响底层性能）。二是确认调度逻辑是否真的在动态均衡，有些实现只是简单地把分组顺序分给 SM，并没有做真正的负载均衡。

这张表建议收藏，出问题时按图索骥，能省不少时间。

5.4 一个反直觉的经验：小矩阵别硬上

很多人觉得"用了优化库就一定快"，其实不然。对于很小的矩阵（比如 M、N、K 都小于 256），kernel 启动开销和尾块浪费占比很高，优化库的优势发挥不出来，甚至可能因为额外的调度逻辑而更慢。

我的经验是：小矩阵优先考虑合并或批处理，把多个小矩阵拼成一个大矩阵再算，而不是指望单个小矩阵的 GEMM 跑得多快。这也是分组 GEMM 存在的意义——它本质上就是把一堆小矩阵合并处理。

6. 把 DeepGEMM 放进真实推理链路里

单独跑一个 GEMM kernel 是一回事，把它集成进真实推理链路是另一回事。这一节聊聊集成层面的考量。

6.1 和推理框架的对接方式

DeepGEMM 通常不会单独使用，而是作为推理框架的底层算子被调用。对接方式一般有两种：一是框架直接调用库的 Python/C++ 接口；二是通过自定义算子注册进框架的算子表。

第一种方式简单直接，适合快速验证。第二种方式更规范，能享受框架的调度和内存管理，但需要写注册代码。实际项目中，如果只是替换某个热点算子，第一种就够了；如果要全面替换，第二种更合适。

对接时最需要注意的是内存布局的约定。框架内部的张量布局可能和库期望的不一致，需要做转换。转换本身有开销，如果转换开销比 GEMM 省下的时间还多，那就得不偿失了。所以集成前一定要算清楚这笔账。

6.2 端到端收益怎么评估

不要只看单个 kernel 的加速比，要看端到端。一个 GEMM 加速 2 倍，但如果它只占整体耗时的 20%，端到端提升也就 10% 出头。

评估方法是：先 profile 整个推理流程，找出 GEMM 占比，再估算替换后的端到端收益。如果 GEMM 占比很高（比如 MoE 模型里能到 50% 以上），那收益就很可观；如果占比不高，就要权衡集成成本。

注意：profile 时要用真实的输入分布。用随机输入测出来的占比，和真实业务输入可能差很多，尤其是 MoE 这种对输入敏感的架构。

6.3 稳定性与回退机制

生产环境里，任何优化都要有回退方案。DeepGEMM 这类深度优化的库，在遇到不支持的形状或精度时可能直接报错。集成时必须做好异常捕获和回退——报错了就退回通用库，保证服务不中断。

回退逻辑要提前测。我见过有人写了回退代码但从来没测过，真出问题时回退路径本身也有 bug，结果服务直接挂了。回退路径要和主路径一样认真对待。

7. 我个人在实际操作中的几点体会

折腾这类底层算子库有段时间了，最后分享几点真实体会，不算总结，就是些零散的经验。

第一，先搞清楚硬件再选库。不是所有优化库都适配所有卡，上之前确认架构匹配，能省掉大量无用功。我一开始没注意这点，在一个不支持的架构上折腾了半天，最后发现根本走不到优化路径。

第二，性能测试一定要规范。warmup、固定形状、控制温度、多轮取稳定值，这些步骤一个都不能少。不规范的测试得出的结论往往是错的，会误导后续决策。

第三，精度验证要用真实数据。随机数据测不出某些边界情况，用真实业务数据跑一遍，才能发现潜在的精度问题。

第四，集成成本要算清楚。单 kernel 快不等于端到端快，布局转换、异常处理、回退逻辑这些都是成本。算总账，别只算局部。

第五，保持对版本的敏感。这类库迭代很快，新版本可能修了 bug、加了特性、改了接口。升级前看 changelog，升级后跑回归测试，别盲目跟。

最后再分享一个小技巧：如果你不确定某个形状该用什么配置，可以先用库自带的启发式（heuristic）选一套，然后在这个基础上微调。从默认配置出发，比从零开始试要高效得多。调优是个迭代过程，别指望一次到位。