DeepSeek 开源第二天：DeepEP，AI 训练和推理的超级 “加速器”

原标题：DeepSeek 开源第二天：DeepEP，AI 训练和推理的超级 “加速器”
文章来源：小夏聊AIGC
内容字数：1469字

DeepSeek开源再放大招：DeepEP赋能MoE模型，加速AI发展

继昨日开源专为Hopper GPU打造的FlashMLA后，DeepSeek今日再次带来惊喜，开源了DeepEP——一款用于混合专家（MoE）模型训练和推理的开源EP通信库。这一举动无疑将进一步推动AI领域的技术发展，为研究者和开发者提供强有力的工具。

什么是DeepEP？

简单来说，DeepEP就像一个为MoE模型量身打造的“超级加速器”，它能够显著提升MoE模型的训练和推理效率。MoE模型因其强大的参数扩展能力而备受关注，但其训练和推理过程也面临着巨大的通信挑战。DeepEP正是为了解决这一难题而诞生的。

DeepEP的核心优势

DeepEP拥有诸多令人瞩目的特性，使其在MoE模型的通信优化方面脱颖而出：

• 高效的全员沟通： DeepEP对节点内和节点间的通信进行了优化，支持NVLink和RDMA，如同为模型搭建了一条高速信息公路，确保数据传输的高效性和稳定性。
• 高吞吐量内核： 预填充功能如同为模型“加满油”，让训练和推理过程能够快速启动，避免了等待时间的浪费。
• 低延迟内核： 在推理解码阶段，低延迟内核保证了解码速度，避免卡顿，提升用户体验。
• 原生FP8调度支持： 支持原生FP8调度，如同为模型配备了一个智能调度员，能够高效地分配计算资源，进一步提升效率。
• 灵活的GPU资源控制： DeepEP能够实现计算-通信重叠，如同一个高效的管家，合理分配GPU资源，让计算和通信同时进行，最大限度地提高效率。

DeepEP的意义

DeepEP的开源，为MoE模型的训练和推理提供了强大的工具支持，降低了研究和应用的门槛。这将加速MoE模型在各个领域的应用，推动AI技术的发展和创新。对于开发者而言，DeepEP提供了高效、易用的通信库，能够帮助他们更快速地开发和部署MoE模型应用。

未来展望

DeepSeek持续的开源贡献，展现了其推动AI技术进步的决心。FlashMLA和DeepEP的相继开源，预示着未来AI领域将涌现更多令人兴奋的创新和突破。我们期待DeepSeek未来能够带来更多优秀的开源项目，为AI社区贡献力量。

感兴趣的读者可以访问GitHub地址：https://github.com/deepseek-ai/DeepEP了解更多信息。

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