DeepGEMM es una biblioteca CUDA centrada en la multiplicación de matrices FP8 de alta eficiencia. Mediante el escalado de grano fino y diversas técnicas de optimización, como las características TMA de Hopper, la especialización de hilos persistentes y el diseño completamente JIT, mejora significativamente el rendimiento de las operaciones matriciales. Esta biblioteca está principalmente dirigida al campo del aprendizaje profundo y el cálculo de alto rendimiento, siendo adecuada para escenarios que requieren operaciones matriciales eficientes. Admite los Tensor Core de la arquitectura NVIDIA Hopper y muestra un rendimiento excepcional en diversas formas de matrices. DeepGEMM presenta un diseño sencillo, con un código central de aproximadamente 300 líneas, fácil de aprender y usar, con un rendimiento comparable o superior al de las bibliotecas optimizadas por expertos. Su licencia de código abierto y gratuita la convierte en la opción ideal para que investigadores y desarrolladores realicen optimizaciones y desarrollos en aprendizaje profundo.