DeepSeek 开周源第二日：推出面向 MoE 模型的开源 EP 通信库

DeepSeek 开周源第二日：推出面向 MoE 模型的开源 EP 通信库

1️⃣ DeepEP 通信库发布
在开源周的第二天，DeepSeek 推出了 DeepEP，这是一个专为混合专家模型（MoE）设计的高效通信库。DeepEP 旨在实现全栈优化，支持低延迟和高吞吐量的多对多 GPU 内核，特别适合训练和推理任务。

2️⃣ 核心亮点

• 🌟 专为 MoE 设计：DeepEP 提供高吞吐量和低延迟的通信解决方案，优化了混合专家模型的性能表现。

• ⚙️ 低精度操作支持：该库兼容 FP8 等低精度操作，并优化了数据转发的带宽性能。

• 💡 网络兼容性：经过多项性能测试，DeepEP 在 InfiniBand 网络上表现出色，适用于不同流量类型的隔离与管理。

3️⃣ 性能优势

• 🚀 高效通信：DeepEP 通过优化通信内核，显著提升了 MoE 模型的训练和推理效率。

• 📈 带宽优化：针对数据转发的带宽性能进行了深度优化，确保在大规模分布式训练中保持高效运作。

4️⃣ 开源与兼容性

• 🌐 开源特性：DeepEP 的开源设计使其能够被广泛应用于学术研究和工业部署。

• 📌 兼容性：该库不仅支持主流的硬件架构，还兼容多种网络环境，为用户提供了灵活的使用选择。