摩尔线程支持 DeepSeek 开源周“全家桶”
3 月 2 日消息，DeepSeek 开源周正式收官，摩尔线程智能科技（北京）股份有限公司昨日晚发文宣布，在短时间内成功实现对 DeepSeek 各个开源项目的全面支持，涵盖 FlashMLA、DeepEP、DeepGEMM、DualPipe 以及 Fire-Flyer 文件系统（3FS）。
附摩尔线程支持 DeepSeek 开源周“全家桶”代码合集如下：
FlashMLA
FlashMLA 是一款高效的 MLA（Multi-Head Latent Attention）推理内核开源仓库，旨在加速 MLA 机制的计算，特别适用于 DeepSeek 系列模型（如 DeepSeek-V2、V3 和 R1）。
摩尔线程基于全新 MUSA Compute Capability 3.1 计算架构，可提供原生 FP8 计算能力，同时升级了高性能线性代数模板库 MUTLASS，快速支持了 FlashMLA。借助 MUTLASS 0.2.0，摩尔线程发布开源仓库 MT-FlashMLA，能够快速对 DeepSeek FlashMLA 进行兼容部署。
MT-FlashMLA 开源地址：
https://github.com/MooreThreads/MT-flashMLA
MUTLASS FlashAttention3 地址：
https://github.com/MooreThreads/mutlass/tree/main/experimental/mp31_flash_attention_fwd
DeepEP
DeepEP 是一个用于 MoE（混合专家）模型训练和推理的开源 EP（expert parallelism，专家并行）通信库，主要适用于大模型训练，特别是需要 EP 的集群训练。它通过优化通信信道的使用率，显著提升了训练效率。摩尔线程基于 MUSA Compute Capability 3.1 全功能 GPU，第一时间适配了 DeepEP，支持以下特性：
MT-DeepEP 开源地址：
高效优化的 All-to-All 通信，支持 dispatch & combine
支持 MTLink GPU（MUSA Compute Capability 3.1）节点内通信
训练及推理预填充阶段的高吞吐量计算核心
推理解码阶段的低延迟计算核心
原生支持 FP8 数据分发
灵活控制 GPU 资源，实现计算与通信的高效重叠
https://github.com/MooreThreads/MT-DeepEP
DeepGEMM
DeepGEMM 是一个支持密集矩阵与混合专家（MoE）矩阵乘法的 FP8 GEMM 库，为 V3 / R1 的训练与推理提供强大动力。这个开源仓库基于高性能通用矩阵乘法（GEMM）的 C 模板库进行开发。摩尔线程基于 MUTLASS 在全新 GPU 架构上优化实现了 FP8 矩阵乘法，支持 DeepGEMM 的相应功能。
MUTLASS FP8 GEMM 地址：
https://github.com/MooreThreads/mutlass/tree/main/examples/02_mp31_fp8_gemm_with_collective_builder
https://github.com/MooreThreads/mutlass/tree/main/examples/03_mp31_fp8_scaling_gemm
DualPipe
DualPipe 是 DeepSeek-V3 提出的双向流水线并行算法，通过前向计算与后向计算阶段的计算与通信完全重叠，显著减少了“流水线气泡”（设备空闲等待）。与传统流水线并行相比，DualPipe 采用双向数据流设计，使数据从两端相向处理，大幅提升了资源利用率与训练效率。
摩尔线程依托深度学习框架 Torch-MUSA（已开源）和 MUSA 软件栈全方位的兼容性，实现了对 DualPipe 这一算法的高效支持。MT-DualPipe 可以完整接入摩尔线程 MT-Megatron 框架和 MT-TransformerEngine 框架（即将开源），实现 DeepSeek V3 训练流程的完整复现。
MT-DualPipe 开源地址：
https://github.com/MooreThreads/MT-DualPipe
Torch-MUSA 开源地址：
https://github.com/MooreThreads/Torch_MUSA
3FS
Fire-Flyer 文件系统（3FS）是一种利用现代 SSD 和 RDMA 网络的全部带宽的并行文件系统，可以把固态硬盘的带宽性能利用到极致，在 V3 和 R1 的训练与推理过程中，3FS 成为关键支撑，以应对 AI 训练和推理工作负载的挑战。
摩尔线程在一天内迅速完成了高性能分布式文件系统 3FS 的搭建，并高效开发了存储插件，成功实现与夸娥智算集群的无缝集成，为 AI 训练、AI 推理、科学计算等场景提供全栈存储加速方案。
3FS CSI Driver 地址：
https://github.com/MooreThreads/csi-driver-3fs
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