DeepSeek開源周第二天：DeepEP引領MoE模型通信效率革新

今天是DeepSeek開源周的第二天，DeepSeek團隊如約發(fā)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(xiàn)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(guī)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(shù)性能特點簡要介紹：

1. 高效通信架構(gòu)：DeepEP支持全對全通信模式的優(yōu)化，實現(xiàn)了節(jié)點內(nèi)和節(jié)點間的NVLink與RDMA互聯(lián)，顯著提升了數(shù)據(jù)傳輸?shù)男省?/p>

2. 多精度與調(diào)度優(yōu)化：DeepEP原生支持FP8低精度運算調(diào)度，有效降低計算資源的消耗。

3. 重性能內(nèi)核：高吞吐量內(nèi)核設計，適用于訓練和推理預填充場景，最大化數(shù)據(jù)處理能力。

4. 低延遲內(nèi)核：針對推理解碼場景，采用純RDMA通信和自適應路由技術(shù)，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(xiàn)計算與通信過程的高效重疊，避免資源閑置。

6. 深度優(yōu)化場景：對NVLink到RDMA的非對稱帶寬轉(zhuǎn)發(fā)場景進行專項優(yōu)化，提升異構(gòu)網(wǎng)絡下的傳輸性能。

此外，DeepEP還支持SM（Streaming Multiprocessors）數(shù)量的動態(tài)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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