摩尔线程助攻深度寻源开源周：打造“全家桶”助力开源生态繁荣
自 IT 之家 3 月 2 日消息，DeepSeek 开源周已正式收官，这一周对于摩尔线程智能科技（北京）股份有限公司来说，无疑是一次重大的里程碑。在短短时间内，摩尔线程成功实现对 DeepSeek 各个开源项目的全面支持，涵盖了 FlashMLA、DeepEP、DeepGEMM、DualPipe 以及 Fire-Flyer 文件系统（3FS）。这一切的背后，是摩尔线程对开源生态的深度参与和积极推动。
FlashMLA，一款高效的 MLA（Multi-Head Latent Attention）推理内核开源仓库，旨在加速 MLA 机制的计算，特别适用于 DeepSeek 系列模型。摩尔线程基于全新 MUSA Compute Capability 3.1 计算架构，可提供原生 FP8 计算能力。同时，升级了高性能线性代数模板库 MUTLASS，从而快速支持了 FlashMLA。借助 MUTLASS 0.2.0，摩尔线程发布开源仓库 MT-FlashMLA，能够快速对 DeepSeek FlashMLA 进行兼容部署。
DeepEP，一个用于 MoE（混合专家）模型训练和推理的开源 EP（expert parallelism，专家并行）通信库。DeepEP 主要适用于大模型训练，特别是需要 EP 的集群训练。摩尔线程基于 MUSA Compute Capability 3.1 全功能 GPU，第一时间适配了 DeepEP。其高效优化的 All-to-All 通信，支持 dispatch & combine；支持 MTLink + GPU（MUSA Compute Capability 3.1）节点内通信；训练及推理预填充阶段的高吞吐量计算核心；推理解码阶段的低延迟计算核心；原生支持 FP8 数据分发；灵活控制 GPU 资源，实现计算与通信的高效重叠等特点，无疑将为 DeepEP 的广泛应用提供了有力支持。
DeepGEMM，一个支持密集矩阵与混合专家（MoE）矩阵乘法的 FP8 GEMM 库。摩尔线程在全新 GPU 架构上优化实现了 FP8 矩阵乘法，从而支持 DeepGEMM 的相应功能。与此同时，摩尔线程依托深度学习框架 Torch-MUSA 和 MUSA 软件栈全方位的兼容性，实现了对 DeepGEMM 的高效支持。
DualPipe，DeepSeek-V3 提出的双向流水线并行算法，通过前向计算与后向计算阶段的计算与通信完全重叠，显著减少了“流水线气泡”（设备空闲等待）。与传统流水线并行相比，DualPipe 采用双向数据流设计，使数据从两端相向处理，大幅提升了资源利用率与训练效率。摩尔线程在 DualPipe 的支持上表现出色，依托深度学习框架 Torch-MUSA 和 MUSA 软件栈全方位的兼容性，实现了对 DualPipe 这一算法的高效支持。
至于 Fire-Flyer 文件系统（3FS），这是一种利用现代 SSD 和 RDMA 网络的全部带宽的并行文件系统，可以把固态硬盘的带宽性能利用到极致。在 V3 和 R1 的训练与推理过程中，3FS 作为关键支撑，以应对 AI 训练和推理工作负载的挑战。为了高效支持 3FS，摩尔线程在一天内迅速完成了高性能分布式文件系统 3FS 的搭建，并高效开发了存储插件，成功实现与夸娥智算集群的无缝集成。
总的来说，摩尔线程以实际行动参与和推动 DeepSeek 开源周活动，不仅提供了全面的技术支持，还打造了一系列开源项目——“全家桶”，涵盖了多个关键领域。这些开源项目不仅展示了摩尔线程的技术实力和开放精神，也以实际行动助力开源生态繁荣。在未来的日子里，我们期待看到更多这样的开源项目和活动，共同推动科技的发展和进步。
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