標題：優(yōu)化GPU通信庫：揭開高效通信新篇章——DeepEP開源動態(tài)

隨著科技的進步，人工智能的模型訓練和推理已成為主流。在這個領域，DeepSeek的開源新動態(tài)——DeepEP，以其創(chuàng)新的EP通信庫，為MoE模型的訓練和推理帶來了新的可能。DeepEP專注于提供高效且低延遲的GPU通信解決方案，進一步推動了人工智能領域的發(fā)展。

首先，DeepEP是一個專為MoE（混合專家）模型訓練和推理設計的EP（專家并行化）通信庫。它為所有GPU內(nèi)核提供高吞吐量和低延遲，同時也支持低精度操作，如FP8。DeepEP針對NVLink（一種高速互聯(lián)技術，主要用于GPU之間的通信，提升帶寬和降低延遲）到RDMA（遠程直接內(nèi)存訪問，一種網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳輸技術，用于跨節(jié)點高效通信）的非對稱帶寬轉發(fā)場景進行了深度優(yōu)化。

值得注意的是，DeepEP不僅提供了高吞吐量，還支持SM（流式多處理器）數(shù)量控制，這使得它在訓練和推理任務中都能保持高吞吐量表現(xiàn)。對于對延遲敏感的推理解碼，DeepEP包含一組低延遲內(nèi)核和純RDMA，以最大限度地減少延遲。此外，DeepEP還引入了一種基于鉤子的通信計算重疊方法，這種方法不占用任何SM資源，進一步提升了效率。

DeepSeek表示，DeepEP的實現(xiàn)可能與DeepSeek-V3論文中的描述略有不同，但這種差異并不影響其核心優(yōu)勢的發(fā)揮。DeepSeek-V3論文是深度學習領域的經(jīng)典之作，而DeepEP則是這一經(jīng)典理論在實際應用中的創(chuàng)新實踐。

為了驗證DeepEP的實際性能，DeepSeek在H800（NVLink的最大帶寬約為160 GB/s）上進行了一系列測試。測試結果顯示，使用常規(guī)內(nèi)核，每臺設備都連接一塊CX7 InfiniBand 400 Gb/s的RDMA網(wǎng)卡（最大帶寬約為50 GB/s），并遵循DeepSeek-V3/R1預訓練設置（每批次4096個Tokens，7168個隱藏層單元，前4個組，前8個專家），使用FP8格式進行調度，使用BF16格式進行合并。而在H800上測試低延遲內(nèi)核時，每臺H800都連接同樣的網(wǎng)卡，遵循典型的生產(chǎn)環(huán)境設置（每批次128個Tokens，7168個隱藏層單元），前8個專家采用FP8格式進行調度，采用BF16格式進行合并。

這些測試結果充分證明了DeepEP的高效性。在追求更高效、更精確的人工智能模型訓練和推理的過程中，DeepEP的出現(xiàn)無疑為我們揭開了高效通信新篇章。

總的來說，DeepSeek開源的DeepEP優(yōu)化了GPU通信庫，為人工智能領域帶來了新的可能。DeepEP以其創(chuàng)新的EP通信庫、高效的性能和低延遲的設計，展示了其在推動人工智能領域發(fā)展中的重要作用。未來，我們期待DeepEP能在更多的應用場景中發(fā)揮其優(yōu)勢，為人工智能的發(fā)展注入新的活力。

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