DeepSeek开源周第二日：开源首个用于MoE模型训练通信库

今天是DeepSeek开源周第二日，一早，DeepSeek如约就放出了开源代码库DeepEP王炸。

据了解，DeepEP是首个用于 MoE 模型训练和推理的开源 EP 通信库，它填补了MoE模型专用通信工具的空白，为大规模分布式AI训练和实时推理场景提供了更高效的底层支持。

在这里，简单介绍一下DeepEP的技术性能特点：

1、高效通信架构

支持优化的全对全通信模式，实现节点内和节点间的NVLink与RDMA互联，提升数据传输效率

2、多精度与调度优化

原生支持FP8低精度运算调度，降低计算资源消耗。

3、重性能内核

据介绍，高吞吐量内核可适用于训练和推理预填充场景，最大化数据处理能力；

4、低延迟内核

它针对推理解码场景设计，采用纯RDMA通信和自适应路由技术，减少延迟。

5、资源控制与重叠机制

通过灵活的GPU资源控制策略，实现计算与通信过程的高效重叠，避免资源闲置。

6、深度优化场景

针对NVLink到RDMA的非对称带宽转发场景进行专项优化，提升异构网络下的传输性能；

此外，它还支持SM（Streaming Multiprocessors）数量动态控制，平衡不同任务（如训练与推理）的吞吐量需求。