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DeepEP：DeepSeek 开源的高效通信库，助力混合专家模型性能飞跃

AI老司机 AI行业动态

2025-02-26 0 378

2025年2月25日，DeepSeek 在其连续五天的开源项目发布中迎来了第二天的成果——DeepEP，这是一个专为混合专家模型（MoE）和专家并行（EP）设计的高效通信库。DeepEP 的发布旨在解决大规模分布式训练和推理中专家通信的瓶颈问题，为 MoE 架构带来了显著的性能提升。

开源地址：https://github.com/deepseek-ai/DeepEP

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DeepEP的核心亮点
DeepEP的适用场景
未来展望

DeepEP的核心亮点

高性能通信优化：DeepEP 提供高吞吐量和低延迟的全对全 GPU 核心，支持 NVLink 和 RDMA 通信域之间的高效数据传输。在 H800 GPU 和 400 Gb/s InfiniBand 网络环境下，节点内通信（NVLink）性能可达 153-158 GB/s，跨节点通信（RDMA）性能可达 43-47 GB/s。
低延迟推理解码：针对延迟敏感的推理场景，DeepEP 提供纯 RDMA 的低延迟核心，分发操作延迟仅为 163-194 微秒，合并操作延迟为 318-369 微秒，同时保持 39-46 GB/s 的 RDMA 带宽。
低精度运算支持：DeepEP 支持 FP8 等低精度格式，显著降低内存需求并提升计算效率，适用于大规模 MoE 模型的训练和推理。
通信-计算重叠技术：通过基于钩子的通信-计算重叠方法，DeepEP 实现了通信过程不占用 GPU 计算资源（SM），进一步提升了推理效率。

DeepEP的适用场景

DeepEP 适用于需要大规模分布式训练和高效推理的 MoE 模型，特别是在 Hopper GPU 架构和 InfiniBand 网络环境下。它为开发者提供了易于集成的 Python API，支持快速上手和部署。

未来展望

DeepEP 的发布标志着 DeepSeek 在开源领域的又一重要贡献。随着社区的参与和贡献，DeepEP 有望在未来支持更多硬件平台，并进一步推动混合专家模型在人工智能领域的应用和发展。

了解更多技术细节和使用指南，可访问 DeepEP 的开源代码库：https://github.com/deepseek-ai/DeepEP

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