DeepSeek 的“开源周”活动今日已经来到第二天，今天发布的是首个开源的用于 MoE 模型训练和推理的 EP 通信库 ——DeepEP。
官方表示其具备如下特征：
高效优化的全到全通信方式
支持节点内外通信，兼容 NVLink 和 RDMA 技术
提供高吞吐量的内核，提升训练和推理前期填充效率
提供低延迟内核，优化推理解码速度
完全支持 FP8 数据格式调度
提供灵活的 GPU 资源管理，支持计算与通信的重叠执行
据介绍，DeepEP 是一款专为混合专家（MoE）和专家并行（EP）设计的通信库，提供了高吞吐量和低延迟的 all-to-all GPU 内核，常用于 MoE 派发和合并操作。该库还支持低精度计算，包括 FP8。
为了与 DeepSeek-V3 论文中提出的组限制门控算法兼容，DeepEP 提供了一些针对不对称带宽转发优化的内核，比如将数据从 NVLink 域转发到 RDMA 域。这些优化的内核能够提供高吞吐量，适合用于训练和推理的预填充任务，同时支持 SM（流式多处理器）数量控制。
对于延迟敏感型的推理解码任务，DeepEP 提供了一套低延迟内核，采用纯 RDMA 技术以最大程度减少延迟。此外，该库还采用了一种基于 Hook 的通信与计算重叠方法，不会占用任何 SM 资源。
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2023-04-14
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