DeepSeek开源了DeepEP，这是一个专门为MoE模型训练和推理设计的开源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。DeepEP通过高效的通信架构、多精度与调度优化、高性能和低延迟内核、资源控制与重叠机制以及深度优化场景等技术特点，显著提升数据传输效率，降低计算资源消耗，并减少延迟，从而为AI开发者提供更强大的工具。

🚀DeepEP是首个用于MoE模型训练和推理的开源EP通信库，旨在为大规模分布式AI训练和实时推理场景提供更高效的底层支持，填补了MoE模型专用通信工具的空白。

⚙️DeepEP采用高效通信架构，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，从而提升数据传输效率。

⏱️DeepEP拥有低延迟内核，专为推理解码场景设计，采用纯RDMA通信和自适应路由技术，有效减少延迟。

🎛️DeepEP具备灵活的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，从而提高资源利用率。

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，最大化数据处理能力；

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。