标题：优化GPU通信库：揭开高效通信新篇章——DeepEP开源动态
随着科技的进步，人工智能的模型训练和推理已成为主流。在这个领域，DeepSeek的开源新动态——DeepEP，以其创新的EP通信库，为MoE模型的训练和推理带来了新的可能。DeepEP专注于提供高效且低延迟的GPU通信解决方案，进一步推动了人工智能领域的发展。
首先，DeepEP是一个专为MoE（混合专家）模型训练和推理设计的EP（专家并行化）通信库。它为所有GPU内核提供高吞吐量和低延迟，同时也支持低精度操作，如FP8。DeepEP针对NVLink（一种高速互联技术，主要用于GPU之间的通信，提升带宽和降低延迟）到RDMA（远程直接内存访问，一种网络数据传输技术，用于跨节点高效通信）的非对称带宽转发场景进行了深度优化。
值得注意的是，DeepEP不仅提供了高吞吐量，还支持SM（流式多处理器）数量控制，这使得它在训练和推理任务中都能保持高吞吐量表现。对于对延迟敏感的推理解码，DeepEP包含一组低延迟内核和纯RDMA，以最大限度地减少延迟。此外，DeepEP还引入了一种基于钩子的通信计算重叠方法，这种方法不占用任何SM资源，进一步提升了效率。
DeepSeek表示，DeepEP的实现可能与DeepSeek-V3论文中的描述略有不同，但这种差异并不影响其核心优势的发挥。DeepSeek-V3论文是深度学习领域的经典之作，而DeepEP则是这一经典理论在实际应用中的创新实践。
为了验证DeepEP的实际性能，DeepSeek在H800（NVLink的最大带宽约为160 GB/s）上进行了一系列测试。测试结果显示，使用常规内核，每台设备都连接一块CX7 InfiniBand 400 Gb/s的RDMA网卡（最大带宽约为50 GB/s），并遵循DeepSeek-V3/R1预训练设置（每批次4096个Tokens，7168个隐藏层单元，前4个组，前8个专家），使用FP8格式进行调度，使用BF16格式进行合并。而在H800上测试低延迟内核时，每台H800都连接同样的网卡，遵循典型的生产环境设置（每批次128个Tokens，7168个隐藏层单元），前8个专家采用FP8格式进行调度，采用BF16格式进行合并。
这些测试结果充分证明了DeepEP的高效性。在追求更高效、更精确的人工智能模型训练和推理的过程中，DeepEP的出现无疑为我们揭开了高效通信新篇章。
总的来说，DeepSeek开源的DeepEP优化了GPU通信库，为人工智能领域带来了新的可能。DeepEP以其创新的EP通信库、高效的性能和低延迟的设计，展示了其在推动人工智能领域发展中的重要作用。未来，我们期待DeepEP能在更多的应用场景中发挥其优势，为人工智能的发展注入新的活力。
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