原標題：DeepSeek 開源第二天：DeepEP，AI 訓練和推理的超級 “加速器”
文章來源：小夏聊AIGC
內容字數：1469字

DeepSeek開源再放大招：DeepEP賦能MoE模型，加速AI發展

繼昨日開源專為Hopper GPU打造的FlashMLA后，DeepSeek今日再次帶來驚喜，開源了DeepEP——一款用于混合專家（MoE）模型訓練和推理的開源EP通信庫。這一舉動無疑將進一步推動AI領域的技術發展，為研究者和開發者提供強有力的工具。

什么是DeepEP？

簡單來說，DeepEP就像一個為MoE模型量身打造的“超級加速器”，它能夠顯著提升MoE模型的訓練和推理效率。MoE模型因其強大的參數擴展能力而備受關注，但其訓練和推理過程也面臨著巨大的通信挑戰。DeepEP正是為了解決這一難題而誕生的。

DeepEP的核心優勢

DeepEP擁有諸多令人矚目的特性，使其在MoE模型的通信優化方面脫穎而出：

• 高效的全員溝通： DeepEP對節點內和節點間的通信進行了優化，支持NVLink和RDMA，如同為模型搭建了一條高速信息公路，確保數據傳輸的高效性和穩定性。
• 高吞吐量內核： 預填充功能如同為模型“加滿油”，讓訓練和推理過程能夠快速啟動，避免了等待時間的浪費。
• 低延遲內核： 在推理解碼階段，低延遲內核保證了解碼速度，避免卡頓，提升用戶體驗。
• 原生FP8調度支持： 支持原生FP8調度，如同為模型配備了一個智能調度員，能夠高效地分配計算資源，進一步提升效率。
• 靈活的GPU資源控制： DeepEP能夠實現計算-通信重疊，如同一個高效的管家，合理分配GPU資源，讓計算和通信同時進行，最大限度地提高效率。

DeepEP的意義

DeepEP的開源，為MoE模型的訓練和推理提供了強大的工具支持，降低了研究和應用的門檻。這將加速MoE模型在各個領域的應用，推動AI技術的發展和創新。對于開發者而言，DeepEP提供了高效、易用的通信庫，能夠幫助他們更快速地開發和部署MoE模型應用。

未來展望

DeepSeek持續的開源貢獻，展現了其推動AI技術進步的決心。FlashMLA和DeepEP的相繼開源，預示著未來AI領域將涌現更多令人興奮的創新和突破。我們期待DeepSeek未來能夠帶來更多優秀的開源項目，為AI社區貢獻力量。

感興趣的讀者可以訪問GitHub地址：https://github.com/deepseek-ai/DeepEP了解更多信息。

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