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DeepSeek正在进行“开源周”活动，在第二天推出了DeepEP，这是一个面向混合专家（MoE）模型训练和推理的开源通信库。DeepSeek此前的成果已令人印象深刻，此次开源关键组件，体现了其对透明度、社区合作以及推动AI进步的决心，通过5个代码库（已发布2个）来展示这一承诺。

• 第一天成果回顾：在开源周第一天，DeepSeek发布了FlashMLA。可以参考之前的文章，方便读者进一步了解。

• 第二天成果详情 - DeepEP亮点：

  • 高效全对全通信：DeepEP具备高效且经过优化的全对全通信功能，这在MoE模型的数据交互中非常关键，能让不同节点或组件间高效交换数据。

  • 多场景支持：借助NVLink和RDMA技术，既支持节点内（Intranode）也支持节点间（internode）的通信，适应多种硬件部署场景。

  • 高吞吐量内核：拥有用于训练和推理预填充阶段的高吞吐量内核，能够快速处理大量数据，加快模型训练和推理前的准备工作。

  • 低延迟内核：针对推理解码环节，提供低延迟内核，减少模型生成结果所需的时间，提升用户体验。

  • 原生FP8支持：原生支持FP8指令调度，这是一种低精度数据格式，有助于在不损失过多精度的前提下，提高计算效率并节省显存。

  • 资源灵活控制：可以灵活控制GPU资源，实现计算与通信的重叠，即在GPU进行计算任务的同时处理通信任务，充分利用GPU资源，提高整体运行效率。

1 DeepEP: Optimized Communication Library for MoE and Expert Parallelism

DeepEP 是一款为 Mixture-of-Experts (MoE) 和 专家并行 (EP) 设计的高性能通信库。MoE 是一种在大规模深度学习模型中常用的技术，通过将模型分解为多个“专家”（Expert），每个专家处理一部分输入数据，从而实现模型的并行化和扩展性。专家并行（EP）则是 MoE 的一种扩展方式，通过在不同设备上并行处理这些专家，进一步提高模型的训练和推理效率。

目标：DeepEP 的主要目标是解决 MoE 和 EP 架构中的通信瓶颈，通过优化 GPU 和其他硬件之间的数据传输，提高模型的吞吐量（Throughput）和降低延迟（Latency）。

核心功能：高效的全互连 GPU 内核

DeepEP 的核心功能之一是其高效的 **全互连 GPU 内核**，通常称为 **MoE 分发（Dispatch）和合并（Combine）**。

• MoE 分发（Dispatch）：在 MoE 架构中，输入数据需要根据门控机制（Gating Mechanism）被分发到不同的专家。DeepEP 提供了高效的分发内核，能够快速将数据分配到对应的专家。

• MoE 合并（Combine）：在专家处理完数据后，需要将结果合并回输出。DeepEP 的合并内核能够高效地完成这一过程，确保数据的正确性和快速传输。

这些内核通过优化 GPU 的通信模式，实现了 高吞吐量（Exceptional Throughput） 和 **低延迟（Minimal Latency）**，从而显著提升了 MoE 模型的性能。

低精度计算支持

DeepEP 支持 **低精度计算**，包括 **FP8**（8位浮点数）。低精度计算的优势在于：

• 减少内存占用：低精度数据类型占用的内存更少，能够容纳更大的模型或数据。

• 加速计算：低精度计算通常比高精度计算更快，因为它们需要的计算资源更少。

• 灵活性：D