根据快科技的消息称，日前摩尔线程宣布，随着DeepSeek开源周收官，摩尔线程在短时间内，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）。

摩尔线程表示，这一成果充分验证了MUSA架构和全功能GPU在生态兼容与快速适配方面的强大优势！

以下是摩尔线程支持DeepSeek开源周“全家桶”代码合集：

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。

MT-DeepEP开源地址：

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。

摩尔线程在一天内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