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GitHub · deepseek-ai/DeepGEMM↑ +363 aujourd'hui

Calcul matriciel rapide pour l'intelligence artificielle

DeepGEMM, développé par DeepSeek, est une bibliothèque open-source de sous-programmes d'algèbre linéaire de base (BLAS) qui accélère les opérations de multiplication de matrices sur les processeurs graphiques (GPU). Le logiciel fournit des noyaux (kernels) optimisés pour les modèles d'intelligence artificielle nécessitant des calculs de haute performance.

Mises à jour

  • 6 octobre 2026: Étoiles 8,522 → 8,528, dernière version v2.1.1.post3 (15 octobre 2025).

Ce que ça vous apporte

  • Il réduit les temps d'exécution des grands modèles de langage en accélérant les multiplications de matrices.
  • Il compile automatiquement les noyaux au moment de l'exécution sans attendre la compilation CUDA lors de l'installation.
  • Il réduit les pertes de communication de la carte graphique en combinant différents modèles d'experts en une seule opération.

Installation

Clonage du dépôt et de l'environnement de développement h
# Submodule must be cloned
git clone --recursive git@github.com:deepseek-ai/DeepGEMM.git
cd DeepGEMM

# Link some essential includes and build the C++ extension
cat develop.sh
./develop.sh
Installation de la bibliothèque
cat install.sh
./install.sh

Si vous ne codez pas

Collez ceci dans votre agent (Claude Code · Codex · Antigravity)

Je souhaite installer la bibliothèque DeepGEMM sur mon matériel doté de l'architecture NVIDIA SM90 ou SM100. Tout d'abord, pour cloner le dépôt avec ses sous-modules et préparer l'environnement de développement, exécutez les commandes '# Submodule must be cloned\ngit clone --recursive git@github.com:deepseek-ai/DeepGEMM.git\ncd DeepGEMM\n\n# Link some essential includes and build the C++ extension\ncat develop.sh\n./develop.sh'. Ensuite, pour terminer l'installation, appliquez la commande 'cat install.sh\n./install.sh' et rendez la bibliothèque prête à l'emploi dans l'environnement Python avec la commande 'import deep_gemm'.

Dépôt : https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM. Base-toi sur les instructions officielles du fichier README de ce dépôt pour l'installation et l'exécution.

Avant de commencer, vérifie quel système d'exploitation nous utilisons et si les outils nécessaires (ex: Python, Node.js, Git, Docker) sont installés. Installe ceux qui manquent étape par étape selon ce système.

Crée un nouveau dossier vide pour travailler. Ne touche pas aux fichiers en dehors de ce dossier et ne supprime rien. Avant chaque commande, décris ce que tu vas faire en une phrase.

Dis-moi ce que je devrais voir à l'écran à la fin de chaque étape. Si une erreur survient, je te copierai le message d'erreur tel quel et nous la corrigerons ensemble.

Termes liés du glossaire

BLASKernelsCloneGPUArtificial Intelligence
Pour quiIl est destiné aux développeurs et aux chercheurs qui souhaitent exécuter de grands modèles d'intelligence artificielle avec les meilleures performances sur les processeurs graphiques NVIDIA modernes.
LicenceMIT

Liens

TreScout n'a pas développé cet outil · nous l'avons repéré dans les tendances GitHub et présenté. Cette page décrit le dépôt tel qu'il était le 2026-10-06 : Le nombre d'étoiles et notre texte datent de ce jour, le dépôt a pu changer depuis. Consultez le lien du dépôt pour l'état actuel. Le texte de présentation a été préparé avec l’IA à partir de la propre documentation du dépôt et cette page a été traduite automatiquement depuis l’original turc · la version turque fait foi.