DeepSeek开源第二日！又是重磅炸弹——DeepEP。
这可是用于 MoE 模型训练和推理的全球首个开源 EP 通信库！
今天的开源项目仍然围绕着GPU资源优化的主题，看来DS真的很懂怎么榨干英伟达芯片的算力。
💫特点：
1️⃣高效、优化的全对全通信（All-to-All Communication）
2️⃣利用 NVLink 和 RDMA 支持节点内和节点间通信
3️⃣用于训练和推理预填充的高吞吐量内核
4️⃣用于推理解码的低延迟内核
5️⃣本机 FP8 调度支持
6️⃣用于计算-通信重叠的灵活 GPU 资源控制
⭐️DeepEP通信库是什么：
首先来看EP，EP（Expert Parallelism）是一种并行计算方法，专门用于稀疏专家（MoE, Mixture of Experts）模型的训练和推理。MoE 模型会根据输入数据选择性地激活部分专家（Experts），而不是让所有参数都参与计算，这样可以在保持较大模型容量的同时提高计算效率。
EP（Expert Parallelism）本身的难点主要来自 MoE（Mixture of Experts）模型的动态计算分配，MoE 训练不同于普通 Transformer 训练，由于专家被分散在多个 GPU 上，大量数据需要跨 GPU 传输，导致 All-to-All（全对全）通信 成为瓶颈。
EP 通信库是专门为 MoE 模型设计的高效通信库，优化了专家之间的数据传输，主要用于 训练和推理时的分布式计算加速。MoE 需要动态选择激活的专家，EP 通信库可以高效地在不同 GPU/节点之间分配计算任务。
🌟意义：
传统的模型并行方式（如张量并行 TP、流水线并行 PP）无法很好地处理 MoE 模型的动态专家选择，而 EP 专门针对 MoE 进行优化，能提高计算利用率、减少 GPU 闲置，并让更大的 MoE 模型训练和推理变得更加高效。
众所周知，DeepSeek才是真正的“OpenAI”！
有了这一波的技术分享，相信我们“揭开 AGI 的神秘面纱”的那一天又近了一步。
