DeepSeek開源第二日！全球首個開源 EP 通信庫，MoE 訓練算力省了！
原創DeepSeek開源第二日！又是重磅炸彈——DeepEP。
這可是用于 MoE 模型訓練和推理的全球首個開源 EP 通信庫！
今天的開源項目仍然圍繞著GPU資源優化的主題，看來DS真的很懂怎么榨干英偉達芯片的算力。
??特點：
1??高效、優化的全對全通信（All-to-All Communication）
2??利用 NVLink 和 RDMA 支持節點內和節點間通信
3??用于訓練和推理預填充的高吞吐量內核
4??用于推理解碼的低延遲內核
5??本機 FP8 調度支持
6??用于計算-通信重疊的靈活 GPU 資源控制
??DeepEP通信庫是什么：
首先來看EP，EP（Expert Parallelism）是一種并行計算方法，專門用于稀疏專家（MoE, Mixture of Experts）模型的訓練和推理。MoE 模型會根據輸入數據選擇性地激活部分專家（Experts），而不是讓所有參數都參與計算，這樣可以在保持較大模型容量的同時提高計算效率。
EP（Expert Parallelism）本身的難點主要來自 MoE（Mixture of Experts）模型的動態計算分配，MoE 訓練不同于普通 Transformer 訓練，由于專家被分散在多個 GPU 上，大量數據需要跨 GPU 傳輸，導致 All-to-All（全對全）通信 成為瓶頸。
EP 通信庫是專門為 MoE 模型設計的高效通信庫，優化了專家之間的數據傳輸，主要用于 訓練和推理時的分布式計算加速。MoE 需要動態選擇激活的專家，EP 通信庫可以高效地在不同 GPU/節點之間分配計算任務。
??意義：
傳統的模型并行方式（如張量并行 TP、流水線并行 PP）無法很好地處理 MoE 模型的動態專家選擇，而 EP 專門針對 MoE 進行優化，能提高計算利用率、減少 GPU 閑置，并讓更大的 MoE 模型訓練和推理變得更加高效。
眾所周知，DeepSeek才是真正的“OpenAI”！
有了這一波的技術分享，相信我們“揭開 AGI 的神秘面紗”的那一天又近了一步。
