Problemanalyse
实时推理场景对延迟极其敏感，传统all-to-all通信往往成为性能瓶颈。DeepEP通过专用内核和协议优化解决这一问题。
Spezifische Programme
- 使用低延迟内核：调用`deep_ep_low_latency_all_to_all`接口，启用纯RDMA模式
- 开启自适应路由：设置`export NVSHMEM_ENABLE_ADAPTIVE_ROUTING=1`动态选择最优路径
- Optimierung der Chargen：将小批量请求聚合处理(建议batch_size≥128)
Schritte zur Umsetzung
- 在推理代码中替换标准通信操作为DeepEP接口
- 通过`NVSHMEM_SYMMETRIC_SIZE`调整内存分配策略
- 使用`tests/test_inference.py`进行基准测试
Tuning-Empfehlungen
对7168隐藏层的模型，可尝试将SM限制设置为24-32个(`deep_ep_set_sm_limit`)。同时启用FP8计算可进一步降低30-40%延迟。注意监控IB网络的重传率指标。
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 " Wie lässt sich die Kommunikationsverzögerung bei der Inferenz von MoE-Modellen verringern?
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