This is the Windows app named DeepGEMM whose latest release can be downloaded as Stablereleasev2.1.0sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named DeepGEMM with OnWorks for free.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avvia qualsiasi emulatore online OS OnWorks da questo sito Web, ma migliore emulatore online Windows.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Windows che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione e installala.
- 7. Scarica Wine dai repository software delle tue distribuzioni Linux. Una volta installato, puoi quindi fare doppio clic sull'app per eseguirli con Wine. Puoi anche provare PlayOnLinux, un'interfaccia fantasiosa su Wine che ti aiuterà a installare programmi e giochi Windows popolari.
Wine è un modo per eseguire il software Windows su Linux, ma senza Windows richiesto. Wine è un livello di compatibilità Windows open source in grado di eseguire programmi Windows direttamente su qualsiasi desktop Linux. Essenzialmente, Wine sta cercando di re-implementare abbastanza Windows da zero in modo che possa eseguire tutte quelle applicazioni Windows senza effettivamente bisogno di Windows.
IMMAGINI
Ad
DeepGEMM
DESCRIZIONE
DeepGEMM is a specialized CUDA library for efficient, high-performance general matrix multiplication (GEMM) operations, with particular focus on low-precision formats such as FP8 (and experimental support for BF16). The library is designed to work cleanly and simply, avoiding overly templated or heavily abstracted code, while still delivering performance that rivals expert-tuned libraries. It supports both standard and “grouped” GEMMs, which is useful for architectures like Mixture of Experts (MoE) that require segmented matrix multiplications. One distinguishing aspect is that DeepGEMM compiles its kernels at runtime (via a lightweight Just-In-Time (JIT) module), so users don’t need to precompile CUDA kernels before installation. Despite its lean design, it includes scaling strategies (fine-grained scaling) and optimizations inspired by cutting edge systems (drawing from ideas in CUTLASS, CuTe) but in a more streamlined form.
Caratteristiche
- High-performance GEMM kernels focused on FP8 precision, with optional BF16 support
- Support for grouped GEMM (segmented matrix operations) useful for MoE scenarios
- Runtime JIT compilation of kernels (no heavy ahead-of-time kernel compilation needed)
- Clean, modular code structure (less dependence on heavy template programming)
- Fine-grained scaling strategies (to adapt precision dynamically)
- Benchmark and test suite (e.g. test_fp8.py), performance monitoring, and ongoing issue tracking
Linguaggio di programmazione
C++
Categorie
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/deepgemm.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.
