今天是DeepSeek開源周第二日，一早，DeepSeek如約就放出了開源代碼庫DeepEP王炸。
據了解，DeepEP是首個用于 MoE 模型訓練和推理的開源 EP 通信庫，它填補了MoE模型專用通信工具的空白，為大規模分布式AI訓練和實時推理場景提供了更高效的底層支持。
在這里，簡單介紹一下DeepEP的技術性能特點：
1、高效通信架構
支持優化的全對全通信模式，實現節點內和節點間的NVLink與RDMA互聯，提升數據傳輸效率
2、多精度與調度優化
原生支持FP8低精度運算調度，降低計算資源消耗。
3、重性能內核
據介紹，高吞吐量內核可適用于訓練和推理預填充場景，最大化數據處理能力；
4、低延遲內核
它針對推理解碼場景設計，采用純RDMA通信和自適應路由技術，減少延遲。
5、資源控制與重疊機制
通過靈活的GPU資源控制策略，實現計算與通信過程的高效重疊，避免資源閑置。
6、深度優化場景
針對NVLink到RDMA的非對稱帶寬轉發場景進行專項優化，提升異構網絡下的傳輸性能；
此外，它還支持SM（Streaming Multiprocessors）數量動態控制，平衡不同任務（如訓練與推理）的吞吐量需求。
