3月1日消息，AI公司DeepSeek为期五天的 “代码开源周” 告一段落。本周一至周五，DeepSeek以每日不定时一更的频率，开源多个代码库，涵盖FlashMLA、DeepEP通信库、DeepGEMM、并行优化策略、并行文件系统3FS。

2月24日：Flash MLA开源

DeepSeek开源周的第一个项目FlashMLA，可以理解为专门为高性能显卡（Hopper GPU）设计的“AI加速工具”。它的核心功能是让AI模型（比如聊天机器人、文本生成工具）在处理长度不固定的数据时更高效。例如，当AI同时处理长句子和短句子时，FlashMLA能动态调整资源分配，避免浪费算力。

目前实测显示，它在处理速度和计算效率上接近H800显卡的理论极限（内存速度达每秒3000GB，算力达580万亿次/秒）。这意味着未来AI应用（如实时翻译、内容生成）可能更快、更省成本。开发者现已可免费使用这一代码优化自己的AI项目。

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2月25日：DeepEP通信库开源

2月25日，开源放福利的DeepSeek甩出了一张王炸——开源全球首个面向MoE模型的全栈通信库DeepEP。因为直接解决了AI算力焦虑，GitHub瞬间飙出1500星（指收藏量），圈内集体炸锅，其重要性可见一斑。

DeepSeek开源全栈通信库DeepEP，优化GPU间信息传输，解决AI算力焦虑。特点包括NVLink优化、RDMA低延迟内核、AI智能分拣和FP8压缩技术，实测提升速度降低延迟，实现“无感传输”，降低大模型训练成本。

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2月26日：DeepGEMM代码库开源

开源周进行到第三天，DeepSeek 不仅带来了技术，还传出 R2 正在路上的好消息。作为用户，一边见识着 DeepSeek 抛出来的一个个技术库，还能看到应用了这些技术的模型，怎么不算一种见证巨星的诞生。

今天出场的是 DeepGEMM，是一个专为干净、高效的 FP8 通用矩阵乘法 (GEMM) 而设计的库，具有细粒度缩放功能，如DeepSeek-V3中所述。它支持普通和混合专家 (MoE) 分组 GEMM。该库用 CUDA 编写，在安装过程中无需编译，而是使用轻量级即时 (JIT) 模块在运行时编译所有内核。

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2月27日：并行优化策略开源

DeepSeek 开源周第四弹来袭，豪气一举开源三个代码库。

DualPipe：一种双向流水线并行算法，用于 V3/R1 训练中的计算 - 通信重叠；EPLB：用于 V3/R1 的专家并行负载均衡器；profile-data：训练和推理框架的分析数据。

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2月28日：3FS文件系统开源

DeepSeek“开源周”第五天，今天开源的是一款为所有DeepSeek数据访问提供动力的推进器，名为3FS。

Fire-Flyer文件系统（3FS）——一个并行文件系统，充分利用现代SSD和RDMA网络的带宽。180节点集群中，聚合读取吞吐量达6.6 TiB/s；25节点集群中，GraySort基准测试吞吐量达3.66 TiB/min。

单客户端节点的KVCache查找峰值吞吐量超过40 GiB/s；采用强一致性语义的分离式架构；支持V3/R1中的训练数据预处理、数据集加载、检查点保存/重载、嵌入向量搜索及推理中的KVCache查找。

DeepSeek表示，3FS旨在为DeepSeek的数据密集型任务提供高效、可靠的存储与访问解决方案，助力AI研究与开发。

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