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硬件，优化和语言 DeepSeek 今日开源了 Deep GEMM，一个专注于矩阵计算加速的库。不过，该库目前仅支持 H 系列 GPU，这对普通用户来说限制较大。例如，AWS 的 P5 48x 实例价格高达 约 100 美元/小时，即使是较便宜的选项，也在 约 2 美元/小时/GPU，测试成本仍然较高。 为了直观感受 CPU、GPU 以及不同计算框架优化的影响，我进行了一个简单的对比测试。 测试方法 选取 LLM 计算中常见的矩阵运算，使用 12288 维的 FP32 矩阵 进行 50 次乘法迭代，并分别在以下硬件与计算环境上进行测试： • M4 Pro (14-core) CPU + Python • M4 Pro GPU（通过 C++ + Metal 调用） • NVIDIA T4 + CUDA 测试结果 计算耗时如下： • NVIDIA T4 + CUDA：0.6 秒（最快） • M4 Pro CPU + Python：200 秒 • M4 Pro GPU + C++ + Metal：450+ 秒（最慢）

Blog Title: Token Speed Demo - Experience Token Generation in Real Time Introduction Welcome to Token Speed Demo, an interactive tool that allows you to experience token generation at different speeds. Deployed at Tokenspeed, this web-based demo showcases how tokens are generated dynamically at user-defined speeds. Whether you’re curious about how AI models like ChatGPT generate tokens or simply want to visualize high-speed token creation, this tool has got you covered.