大廠元宇宙，又菜又愛玩
撰文 | 吳先之 編輯 | 王 潘當下所有大廠推出的元宇宙產品，所能帶來的沉浸式體驗并不多，好在國內外科技巨頭在bug方面都處在同一水平線。以Meta為例，由于VR頭顯設
2 月 25 日消息，DeepSeek 的“開源周”活動今日已經來到第二天，今天發布的是首個開源的用于 MoE 模型訓練和推理的 EP 通信庫 ——DeepEP。
附開源地址：https://github.com/deepseek-ai/DeepEP
官方表示其具備如下特征：
高效優化的全到全通信方式
支持節點內外通信，兼容 NVLink 和 RDMA 技術
提供高吞吐量的內核，提升訓練和推理前期填充效率
提供低延遲內核，優化推理解碼速度
完全支持 FP8 數據格式調度
提供靈活的 GPU 資源管理，支持計算與通信的重疊執行
詳細介紹的大意如下：
DeepEP 是一款專為混合專家（MoE）和專家并行（EP）設計的通信庫，提供了高吞吐量和低延遲的 all-to-all GPU 內核，常用于 MoE 派發和合并操作。該庫還支持低精度計算，包括 FP8。
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發優化的內核，比如將數據從 NVLink 域轉發到 RDMA 域。這些優化的內核能夠提供高吞吐量，適合用于訓練和推理的預填充任務，同時支持 SM（流式多處理器）數量控制。
對于延遲敏感型的推理解碼任務，DeepEP 提供了一套低延遲內核，采用純 RDMA 技術以最大程度減少延遲。此外，該庫還采用了一種基于 Hook 的通信與計算重疊方法，不會占用任何 SM 資源。
需求：
Hopper GPUs (may support more architectures or devices later)
Python 3.8 及以上版本
CUDA 12.3 及以上版本
PyTorch 2.1 及以上版本
使用 NVLink 進行節點間通信
基于 RDMA 網絡的節點間通信
本文鏈接：http://www.tebozhan.com/showinfo-45-11125-0.htmlDeepSeek 開源進度 2 5：首個用于 MoE 模型訓練和推理的 EP 通信庫 DeepEP
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