就在上周，DeepSeek宣布开启“开源周”，要连续开源五个软件库，这消息一放出，整个行业都热闹起来了。
开源首日，DeepSeek开源了针对Hopper GPU优化的高效MLA解码内核FlashMLA，已令众多开发者兴奋不已。然而，次日它直接抛出一枚更具震撼力的“王炸”——DeepEP。
DeepEP究竟是什么？
简单来讲，DeepEP是首个专为混合专家模型（MoE）训练与推理打造的开源专家并行（EP）通信库。这里涉及一些专业术语，下面为大家详细阐释。
MoE模型恰似一个超级专家团队，团队中的每位专家都有其擅长领域。例如，在处理复杂AI任务时，有的专家擅长分析文本语义，有的擅长处理图像信息，他们分工协作，共同给出最终结果。这种模型在提升AI性能的同时，还能降低训练与推理成本。但是，众多专家要协同工作，就需要高效“沟通”，否则便如同配合不默契的团队，效率低下。
而DeepEP正是为解决这一“沟通”难题而生。它宛如MoE模型的“通信管家”，通过软硬件协同优化，使专家之间的数据传递既快速又节省资源，大幅提升训练与推理效率。
DeepEP厉害在何处？高效的通信架构
DeepEP支持优化的全对全通信模式：不管是节点内还是节点间，都能让NVLink与RDMA完美互联。这就像是给MoE模型里的各个“专家”打造了一条超高速信息高速公路，数据传输效率那叫一个大幅跃升。就拿训练超大规模语言模型来说，不同计算节点频繁交换数据，DeepEP就像个靠谱的快递员，快速又准确地把数据送达。
多精度与调度优化
它原生支持FP8低精度运算调度，这带来两个显著优势。一方面，它能大大降低计算资源消耗，就像给汽车换上了更节能的发动机一样，同样的“路程”消耗更少“燃料”；另一方面：在模型训练与推理上，能让效率飞升。原本可能要花费很长时间，在DeepEP的优化下，时间大幅缩短。这对AI研发而言，是巨大优势。
高性能内核
DeepEP提供两种强大内核：一种是高吞吐量内核就像个勤劳的“超级搬运工”，训练和推理预填充阶段，处理数据那叫一个快！另一种是低延迟内核更是厉害，专为推理解码打造，用了纯RDMA通信与自适应路由技术，给数据找到了最快的“高速路”，推理速度瞬间提升。就像基于MoE模型的智能客服，有了DeepEP的低延迟内核，回复速度超快，用户体验直接拉满！
资源控制与重叠机制
通过灵活的GPU资源控制策略，DeepEP实现计算与通信过程的高效重叠。这好比一个人在做饭时还能听音乐，两个任务同时进行，避免资源闲置，提高整体运行效率。在AI计算中，GPU资源弥足珍贵，DeepEP的这种机制能让GPU在计算时高效进行数据通信，充分发挥其性能。
深度优化场景
针对NVLink到RDMA的非对称带宽转发场景，DeepEP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数量动态控制，能平衡不同任务（如训练与推理）的吞吐量需求，让模型在不同工作场景下都能发挥最佳状态。例如，在进行图像识别模型的训练与推理时，DeepEP能依据任务需求合理分配资源，确保训练与推理高效进行。
DeepEP实际效果怎样？从官方公布的测试数据和开发者反馈中，DeepEP的表现简直惊艳到我了！在H800和CX7 InfiniBand 400Gb/s架构实测里，常规内核节点内部带宽达1.5TB/s，跨节点有856GB/s ，这数据太惊人啦！低延迟内核在解码场景更是厉害，46GB/s带宽下时延压缩到163微秒。而且有核心开发者说，这性能能让千亿参数MoE模型训练成本降低40%！
DeepEP开源的意义DeepEP的开源，为全球AI开发者提供了一个强大工具。以往，开发者在使用MoE模型进行训练与推理时，可能因通信效率问题而困扰，如今有了DeepEP，诸多难题迎刃而解。它不仅助力研究人员更快训练出更强大的模型，还能降低研发成本，推动AI技术在更多领域的应用与发展。
同时，开源意味着更多开发者可参与DeepEP的优化与改进。大家能依据自身需求与经验，为DeepEP贡献代码，使其更加完善。这种开源模式，能够促进AI技术快速发展，形成良性技术生态。
DeepSeek在开源次日推出的DeepEP，无疑为AI领域注入一剂“强心针”。未来，随着更多开发者基于DeepEP进行创新与优化，我们有理由期待它带来更多惊喜，推动AI技术迈向新高度。大家对DeepEP有何看法？觉得它会在哪些领域发挥巨大作用？欢迎在评论区一同探讨！
