国产显卡动作神速！摩尔线程全面支持DeepSeek开源周成果

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3月2日消息，日前宣布，随着开源周收官，摩尔线程在短时间内，成功实现对DeepSeek各个的 支持，涵盖Flash A、DeepEP、DeepGEMM、DualPipe 以及 Fire-Flyer文件系统（3FS）。

摩尔线程表示，这一成果充分验证了和全功能GPU在生态兼容与快速适配方面的强大优势。

以下是摩尔线程支持DeepSeek开源周全家桶”代码合集：

Flash A：

Flash A是一款 的 A（Multi-Head L ent Attention）推理内核开源仓库，旨在加速 A机制的计算，特别适用于DeepSeek系列模型（如DeepSeek-V2、V3和R1）。

摩尔线程基于全新MUSA Compute Ca bility 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，快速支持了Flash A。

借助MUTLASS 0.2.0，摩尔线程发布开源仓库MT-Flash A，能够快速对DeepSeek Flash A进行兼容部署。

MT-Flash A开源地址：

https://github.com/MooreThreads/MT-flash A

MUTLASS FlashAttention3地址：

https://github.com/MooreThreads/mutlass/tree/main/expe mental/mp31_flash_ tention_fwd

DeepEP：

DeepEP是一个用于MoE（混合专家）模型训练和推理的开源EP（expert ralleli ，专家并行）通信库，主要适用于大模型训练，特别是需要EP的集群训练。

它通过优化通信信道的使用率，显著提升了训练效率。摩尔线程基于MUSA Compute Ca bility 3.1全功能GPU， 时间适配了DeepEP。

MT-DeepEP开源地址：

https://github.com/MooreThreads/MT-DeepEP

DeepGEMM：

DeepGEMM是一个支持密集矩阵与混合专家（MoE）矩阵乘法的FP8 GEMM库，为V3/R1的训练与推理提供强大动力。

这个开源仓库基于高性能通用矩阵乘法（GEMM）的C 模板库进行开发，摩尔线程基于MUTLASS在全新GPU架构上优化实现了FP8矩阵乘法，支持DeepGEMM的相应功能。

MUTLASS FP8 GEMM地址：

https://github.com/MooreThreads/mutlass/tree/main/examples/02_mp31_fp8_gemm_with_collective_builder

https://github.com/MooreThreads/mutlass/tree/main/examples/03_mp31_fp8_scaling_gemm

DualPipe：

DualPipe是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。

摩尔线程依托深度学习框架Torch-MUSA（已开源）和MUSA软件栈全方位的兼容性，实现了对DualPipe这一算法的 支持。

MT-DualPipe可以完整接入摩尔线程 MT-Meg ron框架和MT-Tran ormerEngine框架（即将开源），实现DeepSeek V3训练流程的完整复现。

MT-DualPipe开源地址：

https://github.com/MooreThreads/MT-DualPipe

Torch-MUSA开源地址：

https://github.com/MooreThreads/Torch_MUSA

3FS：

Fire-Flyer文件系统（3FS）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。

摩尔线程在一天内完成了高性能分布式文件系统3FS的搭建，并 开发了存储插件，成功实现与夸娥智算集群的无缝集成，为AI训练、AI推理、科学计算等场景提供全栈存储加速方案。

3FS I D ver地址：

https://github.com/MooreThreads/ i-d ver-3fs