DeepSeek ha lanzado TileKernels, una biblioteca de kernels GPU diseñada para el entrenamiento e inferencia de modelos grandes, bajo la licencia MIT. Anunciado el 23 de abril, TileKernels está escrito en TileLang, un lenguaje específico de dominio basado en Python desarrollado por tile-ai para kernels GPU de alto rendimiento. La biblioteca incluye seis categorías de kernels, como MoE gating, cuantización y Engram gating, con algunos componentes ya desplegados internamente. Este lanzamiento marca la primera divulgación pública de los componentes propietarios Engram y Manifold HyperConnection de DeepSeek. La biblioteca requiere GPUs con arquitectura NVIDIA SM90 o SM100, CUDA Toolkit 13.1 o superior, y PyTorch 2.10 o superior.
DeepSeek publica TileKernels como código abierto para mejorar el entrenamiento de modelos en GPU
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