DeepSeek开源周第二天：DeepEP通信库，解锁MoE模型通信瓶颈

主要观点总结

DeepSeek 本周发布开源项目 DeepEP，专为混合专家模型（MoE）和专家并行（EP）打造高效通信库。DeepEP 提供了优化的全对全 GPU 核心、低延迟 RDMA 操作和不占用计算资源的通信-计算重叠方法，大幅提升 MoE 模型在训练和推理阶段的性能。该库支持 Hopper GPU 架构，并提供了网络配置建议和快速上手指南。

关键观点总结

关键观点1: DeepEP的发布背景和重要性

DeepEP 是 DeepSeek 开源周的第二日发布，为混合专家模型提供高效的通信解决方案，有助于提升大规模分布式 MoE 模型的性能。

关键观点2: DeepEP的关键特性

DeepEP 提供了优化的全对全 GPU 核心、低延迟 RDMA 操作、基于钩子的通信-计算重叠方法，支持 Hopper GPU 架构，并在 InfiniBand 网络环境中进行了测试。

关键观点3: DeepEP的性能表现

DeepEP 在各种场景下展现出卓越的性能，如内节点通信性能达到 NVLink 带宽的 153-158 GB/s，低延迟核心测试中分发操作延迟为 163-194 微秒，合并操作延迟为 318-369 微秒。

关键观点4: DeepEP的使用和安装

DeepEP 提供了清晰的 Python API，使开发者能轻松地将其集成到现有 MoE 模型中。使用 DeepEP 需要特定的硬件和软件环境，包括 Hopper GPU、Python、CUDA、PyTorch 以及 NVSHMEM。安装步骤包括构建和创建符号链接、运行测试案例等。

关键观点5: 网络配置建议

DeepEP 提供了网络配置建议，包括通过 InfiniBand 虚拟通道实现流量隔离、自适应路由配置等，以在大规模集群中发挥 DeepEP 的最佳性能。

文章预览

    DeepSeek 本周正连续 5 天发布开源项目，今天是第 2 天，带来了 专为混合专家模型（MoE）和专家并行（EP）打造的高效通信库 — DeepEP。 就在半小时前，官方对此进行了发布，以下是由赛博禅心带来的详解。 首先，我得说明：本次发布较为硬核，我尽量写得清晰，但最好配合 AI 进行阅读 话题回来，DeepEP 这东西专门用于 MoE 的分发与合并操作，同时支持包括 FP8 在内的低精度运算。 同时的，DeepEP 针对 DeepSeek-V3 论文中提出的组限制门控算法进行了特别优化，为非对称域带宽转发（如从 NVLink 域到 RDMA 域）提供了一系列高性能核心。这些核心不仅具有高吞吐量，适合训练和推理预填充任务，还支持流多处理器（SM）数量控制。 对于延迟敏感的推理解码场景，DeepEP 包含一组纯 RDMA 低延迟核心，将延迟降至最低。库还引入了一种基于钩子的通信-计算重 ………………………………