DeepSeek開源周第二天：DeepEP引領MoE模型通信效率革新快訊
DeepEP支持全對全通信模式的優化，適用于訓練和推理預填充場景，它的出現為MoE模型的訓練和推理提供了專門的通信工具。
【TechWeb】今天是DeepSeek開源周的第二天，DeepSeek團隊如約發布了開源代碼庫DeepEP，這是一款專為MoE（Mixture of Experts）模型設計的EP（Efficient Parallelism）通信庫，它的出現為MoE模型的訓練和推理提供了專門的通信工具，解決了大規模分布式AI訓練和實時推理場景中效率低下的問題。
以下是DeepEP的一些技術性能特點簡要介紹：
1. 高效通信架構：DeepEP支持全對全通信模式的優化，實現了節點內和節點間的NVLink與RDMA互聯，顯著提升了數據傳輸的效率。
2. 多精度與調度優化：DeepEP原生支持FP8低精度運算調度，有效降低計算資源的消耗。
3. 重性能內核：高吞吐量內核設計，適用于訓練和推理預填充場景，最大化數據處理能力。
4. 低延遲內核：針對推理解碼場景，采用純RDMA通信和自適應路由技術，有效減少延遲。
5. 資源控制與重疊機制：通過靈活的GPU資源控制策略，實現計算與通信過程的高效重疊，避免資源閑置。
6. 深度優化場景：對NVLink到RDMA的非對稱帶寬轉發場景進行專項優化，提升異構網絡下的傳輸性能。
此外，DeepEP還支持SM（Streaming Multiprocessors）數量的動態控制，以平衡不同任務（如訓練與推理）的吞吐量需求。（Suky）
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