DeepSeek第二炸！开源首个用于MoE模型训练通信库

雅安市公共法律服务app 攀枝花市第一中学app 盘锦市电台广播中心app 郑州市养殖补助app 北海市同城app 徐州市教研app 巴中市论坛app 龙岩市工商局app 徐州市养老服务app 朔州市铁路管理app 蚌埠市第六小学app 泰州市土地局app 台州市司法管理app 衢州市警务app 常州市应急管理app 南通市第二高中app 内江市环境保护协会app 岳阳市第一高中app 海东市不良信息举报app 娄底市养老服务app 平陆县非物质文化遗产app 淇县第六中学app 琼中黎族苗族自治县街道办app 宁强县第四小学app 上高县便民app 紫阳县妇联app 禄丰县残联app 岳阳县土地局app 大竹县水利app 临澧县重大建设公开app 马关县第二中学app 汝城县通讯协会app 宁都县建设局信息app 忻城县第六小学app 渑池县防灾信息app 青川县国土信息app 湟源县电力app

DeepSeek 的“开源周”活动今日已经来到第二天，今天发布的是首个开源的用于 MoE 模型训练和推理的 EP 通信库 ——DeepEP。

官方表示其具备如下特征：

高效优化的全到全通信方式

支持节点内外通信，兼容 NVLink 和 RDMA 技术

提供高吞吐量的内核，提升训练和推理前期填充效率

提供低延迟内核，优化推理解码速度

完全支持 FP8 数据格式调度

提供灵活的 GPU 资源管理，支持计算与通信的重叠执行

据介绍，DeepEP 是一款专为混合专家（MoE）和专家并行（EP）设计的通信库，提供了高吞吐量和低延迟的 all-to-all GPU 内核，常用于 MoE 派发和合并操作。该库还支持低精度计算，包括 FP8。

为了与 DeepSeek-V3 论文中提出的组限制门控算法兼容，DeepEP 提供了一些针对不对称带宽转发优化的内核，比如将数据从 NVLink 域转发到 RDMA 域。这些优化的内核能够提供高吞吐量，适合用于训练和推理的预填充任务，同时支持 SM（流式多处理器）数量控制。

对于延迟敏感型的推理解码任务，DeepEP 提供了一套低延迟内核，采用纯 RDMA 技术以最大程度减少延迟。此外，该库还采用了一种基于 Hook 的通信与计算重叠方法，不会占用任何 SM 资源。