快科技2月25日消息，今天是DeepSeek开源周第二日，一早，DeepSeek如约就放出了开源代码库DeepEP王炸。
据了解，DeepEP是首个用于 MoE 模型训练和推理的开源 EP 通信库，它填补了MoE模型专用通信工具的空白，为大规模分布式AI训练和实时推理场景提供了更高效的底层支持。
在这里，简单介绍一下DeepEP的技术性能特点：
1、高效通信架构
支持优化的全对全通信模式，实现节点内和节点间的NVLink与RDMA互联，提升数据传输效率
2、多精度与调度优化
原生支持FP8低精度运算调度，降低计算资源消耗。
3、重性能内核
据介绍，高吞吐量内核可适用于训练和推理预填充场景，大化数据处理能力；
4、低延迟内核
它针对推理解码场景设计，采用纯RDMA通信和自适应路由技术，减少延迟。
5、资源控制与重叠机制
通过灵活的GPU资源控制策略，实现计算与通信过程的高效重叠，避免资源闲置。
6、深度优化场景
针对NVLink到RDMA的非对称带宽转发场景进行专项优化，提升异构网络下的传输性能；
此外，它还支持SM（Streaming Multiprocessors）数量动态控制，平衡不同任务（如训练与推理）的吞吐量需求。
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