DeepSeek开源第二弹来了 今天DeepSeek开源路DeepEP，这是是一个为**混合专家（MoE）和专家并行（EP）设计的高效通信库，主要用于解决大规模AI模型训练和推理中的数据传输问题。 在大规模模型训练和推理中，Mixture-of-Experts (MoE) 和专家并行（Expert Parallelism, EP）是提升效率的重要技术。然而，通信瓶颈一直是制约性能的关键问题。为此，DeepSeek团队推出了DeepEP，一个专为MoE和专家并行设计的高性能通信库，具备以下亮点： 高吞吐、低延迟的GPU通信 DeepEP提供两种内核： 普通内核：适用于训练和推理的预填充阶段（如数据加载），通过NVLink（GPU内部高速通道）和RDMA（节点间网络）实现全对全通信，带宽可达153 GB/s（NVLink）和46 GB/s（RDMA）。 低延迟内核：专为推理解码设计，采用纯RDMA技术，延迟低至163微秒，且支持通信与计算同时进行（不占用GPU资源）。 低精度计算优化 支持FP8和BF16数据格式，减少内存占用和计算量，提升效率。 说人话，就是这个库分为普通内核，就像高速公路（NVLink）和城市快速路（RDMA）协同运输货物，适合大批量、稳定的运输任务；而低延迟内核：像无人机快递（纯RDMA），直接飞越障碍，适合紧急小件配送（如推理解码）。其中的钩子技术，像交通指挥员，让货车（通信）和私家车（计算）在路口同时通过，不堵车。整体技术能让便宜的算卡发挥超乎想象的能力，让低配的算卡也能快速实现模型的训练和推理能力建设。 天才的想法，真是天才。
