揭秘DeepSeek：MoE模型訓(xùn)練與推理通信庫DeepEP，開啟MoE新篇章
在近期，DeepSeek的“開源周”活動已進(jìn)入第二天，今日發(fā)布的首個開源的用于MoE模型訓(xùn)練和推理的EP通信庫——DeepEP，引起了業(yè)界的廣泛關(guān)注。DeepEP以其高效優(yōu)化的全到全通信方式，支持節(jié)點(diǎn)內(nèi)外通信，兼容NVLink和RDMA技術(shù)，提供高吞吐量的內(nèi)核以提升訓(xùn)練和推理前期填充效率，以及低延遲內(nèi)核以優(yōu)化推理解碼速度等特點(diǎn)，成為了MoE模型訓(xùn)練和推理領(lǐng)域的全新里程碑。
DeepEP是一款專為混合專家（MoE）和專家并行（EP）設(shè)計(jì)的通信庫，其提供的高吞吐量和低延遲的all-to-all GPU內(nèi)核，常用于MoE派發(fā)和合并操作。該庫還支持低精度計(jì)算，包括FP8，這為實(shí)時(shí)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理提供了可能。
為了與DeepSeek-V3論文中提出的組限制門控算法兼容，DeepEP提供了一些針對不對稱帶寬轉(zhuǎn)發(fā)優(yōu)化的內(nèi)核。這些內(nèi)核能夠提供高吞吐量，適合用于訓(xùn)練和推理的預(yù)填充任務(wù)。同時(shí)，DeepEP還支持SM（流式多處理器）數(shù)量控制，以滿足不同應(yīng)用場景的需求。
對于延遲敏感型的推理解碼任務(wù)，DeepEP提供了一套低延遲內(nèi)核，采用純RDMA技術(shù)以最大程度減少延遲。此外，DeepEP還采用了一種基于Hook的通信與計(jì)算重疊方法，不會占用任何SM資源，這無疑提升了模型的訓(xùn)練效率和推理速度。
在使用要求方面，DeepEP支持Hopper GPU（未來可能支持更多架構(gòu)或設(shè)備），要求Python 3.8及以上版本，CUDA 12.3及以上版本以及PyTorch 2.1及以上版本。同時(shí)，它需要利用NVLink進(jìn)行節(jié)點(diǎn)間通信，以及基于RDMA網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行基于RDMA的節(jié)點(diǎn)間通信。
總的來說，DeepEP的出現(xiàn)無疑為MoE模型訓(xùn)練和推理打開了一扇新的大門。它的高效、靈活和強(qiáng)大的通信能力，使得MoE模型能夠更好地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，提升模型的訓(xùn)練效率和推理速度。它的低延遲特性，使得實(shí)時(shí)應(yīng)用成為可能，進(jìn)一步拓寬了MoE模型的應(yīng)用領(lǐng)域。
然而，DeepEP并非完美。它目前僅支持Hopper GPU，未來可能還需要支持更多設(shè)備或架構(gòu)。此外，對于非NVIDIA環(huán)境，DeepEP可能需要做出一些調(diào)整。但是，這些都不是問題。DeepEP的開源性質(zhì)意味著這些問題都可以通過社區(qū)的智慧和努力來共同解決。
在未來的日子里，我們期待看到DeepEP在MoE模型訓(xùn)練和推理領(lǐng)域的更多應(yīng)用和突破。DeepEP的出現(xiàn)，無疑為MoE模型打開了一片新的天地。我們相信，隨著DeepEP的進(jìn)一步發(fā)展和完善，MoE模型將會在更多的領(lǐng)域得到應(yīng)用，為人工智能的發(fā)展注入新的活力。
總的來說，DeepEP以其卓越的性能和強(qiáng)大的功能，開啟了MoE模型訓(xùn)練與推理的新篇章。我們期待它在未來的發(fā)展中，能夠?yàn)?a href="http://worldfootballweekly.com/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD_1.html" target="_blank" class="keylink">人工智能的發(fā)展做出更大的貢獻(xiàn)。
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