集成背景
现有PyTorch/TensorFlow等框架默认使用NCCL通信，难以充分发挥MoE模型的并行潜力。
integrierte Lösung
- 替换通信后端：重载框架的distributed通信ops
- 定制混合并行策略：结合DeepEP的EP与框架原有的DP/PP
- 封装Python接口：通过ctypes/CDLL调用DeepEP C++内核
分步指南
- 编译生成`libdeep_ep.so`动态库
- 在框架代码中拦截MoE层的通信请求
- 实现自定义Function调用DeepEP API
- 保持原有梯度同步机制不变
Leistungsoptimierung
建议先用小规模测试(2-4节点)，逐步扩大规模；可组合使用DeepEP的`WITH_OVERLAP`选项实现计算通信并行；注意不同框架的CUDA stream管理策略差异。
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 " 怎样在现有深度学习框架中集成DeepEP优化？
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil