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DeepSeek开源周推出五个项目：FlashMLA（GPU解码内核）、DeepEP（通信库）、DeepGEMM（FP8矩阵乘法库）、DualPipe&EPLB（分布式训练优化）、3FS&Smallp

Deepseek开源周第五天发布3FS和Smallpond。3FS是高性能分布式文件系统，速度快，有智能缓存和数据一致性功能。Smallpond是基于3FS的数据处理框架。

DeepSeek开源周第四天发布DualPipe（双向流水线并行算法）、EPLB（专家并行负载均衡器）和ProfileData（性能分析数据），支持V3/R1模型训练与推理，优化计算-通信重叠和负载均

DeepGEMM 的开源为深度学习和高性能计算领域带来了新的可能性。它不仅提供了高效、简洁的 FP8 矩阵乘法实现，还通过运行时编译和细粒度缩放技术，解决了低精度计算中的关键问题。

DeepSeek团队开源DeepEP，专为MoE和EP设计的高效通信库，优化GPU间通信，实现高吞吐量和低延迟，加速大规模模型训练和推理，适用于实时推理场景，已获4.1K star。

Deepseek开源周首日发布FlashMLA项目，专为HopperGPU打造的高效MLA解码内核，优化解码过程，支持可变长度序列服务。安装便捷，性能卓越，需配备HopperGPU及CUDA12.3+

Mac刻录光盘需准备光驱（或外接USB光驱）、空白光盘及待刻文件，使用系统自带工具按步骤操作，注意刻录速度、电脑稳定性及电源充足，完成后妥善保管光盘。

DeepSeek-R1不同版本硬件要求各异，小型模型适合个人测试，中型适合轻量级任务，大型适合专业领域，超大型适合高复杂度任务。用户应根据需求和预算选择合适版本。

Redis 的新查询引擎通过引入多线程技术，显著提升了查询吞吐量和系统可扩展性，为生成式 AI 应用提供了强有力的支持。