北京时间2月25日，DeepSeek在其“开源周”第二天发布了DeepEP这一成果。DeepEP是第一个用于MoE模型（混合专家模型）训练和推理的开源EP通信库。EP是Expert Parallelism（专家并行），是大规模分布式AI模型训练中提升模型并行处理能力和训练效率的技术。文章还详细介绍了DeepEP的诸多特点，如高效且优化的全对全通信、节点内和节点间支持NVLink和RDMA、用于训练和推理预填充的高吞吐量内核、用于推理解码的低延迟内核、原生FP8调度支持、灵活的GPU资源控制、实现计算与通信重叠等，并展示了DeepSeek发布公告的截图。
北京时间2月25日，DeepSeek有了新动作。在其“开源周”的第二天，一个重磅成果诞生了，那就是DeepEP。这个DeepEP可不简单，它是首个用于MoE模型（混合专家模型）训练和推理的开源EP通信库呢。
那这个EP是什么呢？其实啊，EP就是Expert Parallelism，也就是专家并行。在大规模分布式AI模型训练的领域里，它可是个很重要的技术，有着不可忽视的作用，它能够提升模型的并行处理能力以及训练的效率。
DeepSeek对DeepEP进行了详细的介绍。DeepEP有着一系列非常厉害的特点。比如说，它有着高效并且经过优化的全对全（all - to - all）通信。这意味着什么呢？简单来说，就是在数据传输和交互方面有着很强的能力。再看，它在节点内和节点间都支持NVLink和RDMA，这就像是给它在不同的节点之间搭建了很好的桥梁，方便数据的快速流通。
还有哦，DeepEP有着用于训练和推理预填充的高吞吐量内核。这就像给汽车安装了一个高性能的发动机，能够让训练和推理的过程更加顺畅、高效。同时，它还具备用于推理解码的低延迟内核，这就减少了等待的时间，提高了整体的效率。
另外，DeepEP原生支持FP8调度，这也是它的一大优势。而且，它有着灵活的GPU资源控制能力，就像一个经验丰富的管家，能够合理地安排GPU资源。最后，它还能够实现计算与通信重叠，这就进一步提高了整体的性能。
这就是DeepSeek发布公告的截图，从这里我们也能看出这个发布的重要性。
本文总结了DeepSeek在2月25日“开源周”第二天发布DeepEP这一事件，介绍了DeepEP作为MoE模型训练推理的开源通信库的重要意义，详细阐述了DeepEP的多种特点，包括通信、内核、调度支持、资源控制等方面的特性，并且展示了相关的发布公告截图。
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