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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