DeepSeek开源周Day 2: DeepEP——解锁MoE模型通信瓶颈

主要观点总结

DeepSeek开源项目发布day2的成果——DeepEP，旨在解决MoE模型训练和推理中的通信效率问题。主要特点包括高效优化的通信库，支持节点内与节点间的通信，原生支持FP8调度等。它有助于提升MoE模型的训练和推理速度，对大规模AI项目具有重要意义。

关键观点总结

关键观点1: DeepEP的发布背景及目标

DeepEP是面向MoE模型训练与推理的开源EP通信库，旨在优化通信效率，解决MoE模型在训练和推理过程中的瓶颈。

关键观点2: DeepEP的主要特点

包括高效优化的全对全通信、通过NVLink和RDMA实现的高吞吐量内核、低延迟推理解码内核、原生FP8调度支持等。

关键观点3: DeepEP在MoE模型中的应用价值

DeepEP通过优化通信效率，提升了MoE模型的训练和推理速度，对于大规模AI项目具有重要意义。它的实施可能影响到未来硬件设计，如NVIDIA SHARP协处理器或统一IB和NVLink网络的发展。

关键观点4: DeepEP的积极反响

DeepEP发布后受到了业界的广泛关注，从评论来看，受到了广泛的积极评价。用户称赞其高效通信和支持低精度操作（如FP8）。赛科传媒的CEO梁赛表示，DeepEP的发布有利于大模型自身的进化演变和催生更多的应用。

文章预览

作者 ｜ 周一笑 邮箱 ｜ zhouyixiao@pingwest.com DeepSeek开源周day2正式发布：DeepEP。 昨天的FlashMLA着眼于解决计算性能瓶颈，而今天发布的DeepEP则将目光投向了MoE模型训练与推理中的另一个关键环节——通信。DeepEP是一个面向MoE模型训练与推理的开源EP通信库，专门针对Hopper GPU（未来可能支持更多架构或设备）优化通信效率。 DeepSeek官方总结的DeepEP主要特点包括： 高效优化的全对全通信 通过 NVLink 和 RDMA 实现节点内与节点间支持 用于训练和推理预填充的高吞吐量内核 低延迟推理解码内核 原生 FP8 调度支持 计算与通信重叠的灵活 GPU 资源控制 在MoE模型中，由于专家数量众多且分布在不同设备上，专家之间的通信效率直接影响到整个模型的训练和推理速度。因此，一个高效的通信库对于MoE模型至关重要。 EP通信库，通常指的是用于高效数据传输和通信的协 ………………………………