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今天，DeepSeek 在继 FlashMLA 之后，推出了第二个 OpenSourceWeek 开源项目——DeepEP。

作为首个专为MoE（Mixture-of-Experts）训练与推理设计的开源 EP 通信库，DeepEP 在EP（Expert Parallelism）领域迈出了重要一步，旨在为 MoE 模型提供低时延、高带宽、高吞吐的卡间和节点间通信能力。

根据测试结果，DeepEP 在节点内部的多卡通信中表现接近带宽上限，同时节点间通信效率也显著提升。

什么是EP？

在深入了解 DeepEP 之前，我们需要先理解什么是 EP。

EP 是一种专为 MoE 设计的分布式计算方法。而 MoE 是一种基于 Transformer 的模型架构，采用稀疏策略，使其相比传统的密集模型在训练时更加轻量化。在这种 MoE 神经网络架构中，每次仅使用模型中部分组件（称为“专家”）来处理输入。

这种方法具有多项优势，包括更高效的训练、更快的推理速度，即使模型规模更大依然如此。换句话说，在相同的计算资源预算下，与训练一个完整的密集模型相比，MoE 可以支持更大的模型或更大的数据集。

MoE 模型通过动态路由机制将输入分配到不同的专家子网络（Expert Sub-network），而 EP 则将这些专家子网络分配到多个计算设备上，从而显著提升大规模模型的计算效率。

四大主流分布式并行策略

目前，主流的分布式并行策略主要包括以下四种。

1. Data Parallelism (DP)

   1. 核心：复制模型副本，分割输入数据。

   2. 优势：实现简单，计算负载均衡。

   3. 限制：显存占用高，不适用于超大规模模型。

2. Tensor Parallelism (TP)

   1. 核心：矩阵维度切割，分布式存储参数。

   2. 优势：突破单卡显存限制。

   3. 限制：通信密集，需要高速互联。

3. Pipeline Parallelism (PP)

   1. 核心：模型分层流水作业。

   2. 优势：支持千亿级参数部署。

   3. 限制：存在计算间隙（流水线气泡）。

4. Expert Parallelism (EP)

   1. 核心：支持大参数的MoE模型高效推理和训练。

   2. 优势：有更好的模型切分灵活性，更加细粒度。

   3. 限制：只能在MoE模型上使用。

EP如何加速MoE模型推理？

EP 在大语言模型推理加速中的重要性源于其对 MoE 的高效切分能力。当模型采用 MoE 结构且专家数量达到数百量级（如 320 个专家）时，EP 可将不同专家分配到独立计算节点，其并行粒度与专家数量直接匹配。

相比之下，TP 依赖 Attention 层的多头机制切分（例如典型 32 头配置），在扩展到 64 卡及以上规模时，因切分维度不足（32 < 64）难以充分利用硬件资源。EP 通过专家维度的切分，TP一般按照 Attention Heads 的维度进行切分，切分出的数量只能是32的约数，使得超大规模集群（如 64+ 卡）的负载分配更均衡，从而实现更优的推理吞吐量。

DeepEP：专为 MoE 与 EP 定制的通信库

DeepEP 是一款专为 MoE 和 EP 定制的通信库，具备以下核心优势：

1. 高效优化的 All-to-All 通信 DeepEP 提供了高效的 All-to-All 通信内核，能够显著减少数据传输的瓶颈，确保在分布式环境中不同专家之间的信息交换更加顺畅。

2. 支持 NVLink 和 RDMA 的节点内 / 跨节点通信 DeepEP 支持 NVLink 和 RDMA 技术，能够实现节点内和跨节点的高效通信。NVLink 提供了高达 160 GB/s 的带宽，而 RDMA 则支持跨节点的低延迟数据传输，满足大规模分布式训练的需求。

3. 高吞吐量计算核心 针对训练和推理预填充阶段，DeepEP 提供了高吞吐量的计算核心，确保在大规模数据处理时能够保持高效的计算性能。

4. 低延迟计算核心 对于推理解码阶段，DeepEP 提供了基于 RDMA / Infiniband 的低延迟计算核心，最大限度地减少了推理延迟，适合对延迟敏感的应用场景。

5. 原生支持 FP8 数据分发 DeepEP 原生支持 FP8 数据分发，能够在保持精度的同时减少数据传输量，进一步提升了通信效率。

6. 灵活控制 GPU 资源 DeepEP 提供了灵活的 GPU 资源调度机制，能够实现计算与通信的高效重叠，避免资源浪费，提升整体性能。

DeepEP的性能表现

DeepEP 在节点内和跨节点通信中的性能表现显著，尤其在 NVLink 和 RDMA 混合架构下展现出高效的数据传输能力。DeepEP 在两种典型场景下的性能测试结果：

常规内核性能（NVLink 和 RDMA 转发）

• 测试环境：

  • GPU：H800（NVLink 最大带宽约 160 GB/s）

  • 网络：CX7 InfiniBand 400 Gb/s RDMA 网卡（最大带宽约 50 GB/s）

  • 配置：遵循 DeepSeek-V3/R1 预训练设置（每批次 4096 tokens，隐藏层 7168，top-4 组，top-8 专家，FP8 分发和 BF16 聚合）

• 性能数据：

  • 节点内通信接近 NVLink 最大带宽（160 GB/s），表现出极高的数据传输效率。

  • 跨节点通信在 RDMA 网络下保持稳定带宽，满足大规模分布式训练需求。

低延迟内核性能（纯 RDMA）

• 测试环境：

  • GPU：H800

  • 网络：CX7 InfiniBand 400 Gb/s RDMA 网卡（最大带宽约 50 GB/s）

  • 配置：遵循典型 DeepSeek-V3/R1 生产环境设置（每批次 128 tokens，隐藏层 7168，top-8 专家，FP8 分发和 BF16 聚合）

• 性能数据：

  • 低延迟内核在纯 RDMA 模式下实现了微秒级延迟，适合对延迟敏感的推理解码任务。

  • 即使在高并行度（#EP=256）下，RDMA 带宽仍保持稳定，确保高效的数据传输。

DeepEP的应用场景

DeepEP 适用于多种 MoE 模型的训练和推理场景，特别是在大规模分布式训练中，DeepEP 能够显著提升通信效率，减少训练时间。以下是 DeepEP 的主要应用场景：

MoE 模型训练 DeepEP 的高吞吐量计算核心和高效的 All-to-All 通信机制，能够显著加速 MoE 模型的训练过程，尤其是在多机多 GPU 环境下。

推理预填充阶段 在推理的预填充阶段，DeepEP 的高吞吐量计算核心能够快速处理大量数据，确保推理过程的高效性。

推理解码阶段 对于推理解码阶段，DeepEP 的低延迟计算核心能够最大限度地减少推理延迟，适合对实时性要求较高的应用场景。

PPIO派欧云始终专注于探索多种并行策略，不断提升推理效率，旨在为客户提供更快的推理速度和更低的计算成本。