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DeepSeek再出大招!開源EP通信庫DeepEP,MoE模型訓練推理新利器

   時間:2025-02-25 13:00 來源:ITBEAR作者:鐘景軒

在科技界的持續關注下,一款名為DeepEP的創新開源項目于近日正式發布,該項目由DeepSeek團隊在繼DeepSeek后的第二天隆重推出。DeepSeek官方通過某社交平臺向公眾宣布,DeepEP作為全球首個專為MoE(專家混合)模型訓練和推理量身定制的EP(專家并行)通信庫,其誕生標志著通信技術在AI領域的又一次重大突破。

DeepEP以其卓越的性能和多樣化的功能吸引了業界的廣泛關注。它實現了高效的全對全(all-to-all)通信機制,不僅支持節點內部(intranode)的數據交換,還跨越節點(internode)進行通信,完美兼容NVLink和RDMA技術。這一特性確保了數據在復雜網絡環境下的流暢傳輸。

在訓練和推理過程中,DeepEP展現了其強大的計算能力。預填充(prefilling)階段采用高吞吐率計算核,顯著提升了數據處理速度;而在推理解碼(decoding)階段,則采用低延遲計算核,確保了實時響應的高效性。DeepEP原生支持FP8數據調度,這一低精度計算操作進一步降低了資源消耗,提升了整體性能。

尤為DeepEP在GPU資源管理方面展現出了極高的靈活性。通過巧妙的設計,它實現了計算與通信的重疊處理,有效提高了硬件資源的利用率。這意味著,在使用DeepEP進行MoE模型訓練和推理時,用戶能夠享受到更加流暢和高效的計算體驗。

DeepEP專為MoE和EP設計,其核心功能包括高吞吐、低延遲的全對全GPU計算核,這些計算核在MoE的dispatch和combine階段發揮著關鍵作用。它們不僅提升了數據傳輸速度,還確保了數據在處理過程中的準確性和穩定性。DeepEP對低精度計算操作的支持,使得它在處理大規模數據集時更加高效節能。

據APPSO的報道,DeepEP可以被形象地比喻為MoE模型的“通信管家”。它通過軟硬件的協同優化,實現了專家之間數據傳遞的快速與資源節約,從而大幅度提升了訓練和推理的效率。這一創新成果不僅為AI領域的研究者提供了強大的工具支持,也為未來的智能應用發展奠定了堅實的基礎。

 
 
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