首日：FlashMLA横空出世，GPU算力调度迎来智能时代
FlashMLA的发布犹如一颗重磅炸弹，直击AI算力浪费的痛点。传统GPU在处理自然语言等任务时，面对长短不一的数据序列往往”大材小用”，造成算力浪费。FlashMLA则如同一位智能交通调度员，能够根据序列长度动态调配计算资源，实现”精准打击”。这一创新不仅大幅提升GPU利用率，更被业界视为国产GPU性能突围的关键一步。发布仅6小时，GitHub收藏量便突破5000次，其影响力可见一斑。
次日：DeepEP打通MoE模型任督二脉，通信效率飙升
MoE（混合专家模型）作为AI大模型的重要架构，其训练和推理效率高度依赖专家模型间的通信效率。DeepEP作为首个开源EP通信库，为MoE模型量身打造了一条”数据高速公路”。它支持优化的全对全通信模式，并原生支持FP8低精度运算调度，在降低计算资源消耗的同时，实现数据的高速传输。DeepEP的出现，让MoE模型的训练和推理效率迈上新台阶。
第三日：DeepGEMM剑指矩阵计算，FP8性能突破天际
矩阵乘法是AI计算的基石，其性能优化直接影响大模型的训练成本和效率。DeepGEMM凭借DeepSeek-V3的细粒度scaling技术，仅用300行代码便实现了高效的FP8通用矩阵乘法。在Hopper GPU上，其计算性能最高可达1350+ FP8 TFLOPS，媲美甚至超越专家调优的库。更令人惊叹的是，DeepGEMM无需编译，通过轻量级JIT模块即可实现运行时编译，极大降低了使用门槛。
第四日：DualPipe+EPLB双剑合璧，并行计算效率飙升30%
并行计算是提升AI算力的重要手段，但传统管道并行存在”气泡”问题，造成资源浪费。DualPipe通过双向管道并行算法，实现计算与通信阶段的双向重叠，将硬件资源利用率提升超30%。EPLB则针对MoE架构，通过冗余专家策略和启发式分配算法，优化GPU间的负载分布，减少GPU闲置现象。两者相辅相成，为AI大模型训练注入强劲动力。
第五日：3FS文件系统横空出世，数据访问速度再创新高
AI模型的训练和推理离不开海量数据的快速访问。3FS文件系统专为现代SSD和RDMA网络带宽设计，能够实现高速数据访问，显著提升AI模型训练和推理的效率。它的出现，为AI算力瓶颈的突破再添一把利器。
（文：路过银河AI）