基础环境准备
- Hardware-Voraussetzung：NVIDIA H800等支持NVLink/RDMA的GPU
- Netzanforderung：InfiniBand 400Gb/s以上
- Software-Abhängigkeit：CUDA 11+/NCCL/Python 3.8+
Schritt-für-Schritt-Anleitung
- 克隆源码库：
git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepEP.git - 安装修改版NVSHMEM（需应用补丁文件）
- 执行编译：
make生成内核文件 - Setzen von Umgebungsvariablen:
export NVSHMEM_IB_SL=0export NVSHMEM_ENABLE_ADAPTIVE_ROUTING=1(限低延迟模式)
Überprüfen der Installation
Führen Sie das Testskript aus:python tests/test_low_latency.py
预期输出应包含：
- All-to-all通信成功标志
- 各GPU间的带宽测试结果
- 时延统计信息
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepEP: Ein Open-Source-Tool zur Optimierung der Kommunikationseffizienz speziell für MoE-Modelle (DeepSeek Open Source Week Day 2)Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何安装和配置DeepEP的开发环境？
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