推理专用架构设计
- 纯RDMA路径：绕过传统协议栈，时延降低至6ms以下
- 批处理优化：针对hidden_size=7168等常见配置预编译内核
- 零拷贝技术
实现细节
关键创新包括：
- 自适应路由技术(
NVSHMEM_ENABLE_ADAPTIVE_ROUTING) - 流水线式请求处理
- 动态负载均衡算法
使用示例
#include "deep_ep.h"
void moe_infer(float* query, float* result, int batch_size) {
deep_ep_low_latency_all_to_all(query, result, batch_size);
}
性能验证方法
运行测试命令：python tests/test_inference.py --batch_size 128 --hidden_size 7168
输出应包含：
- 单次推理时延(通常<10ms)
- 99%分位延迟数据
- GPU显存波动情况
本答案来源于文章《DeepEP：专为MoE模型优化通信效率的开源工具（DeepSeek 开源周第二天）》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » DeepEP针对推理场景做了哪些特殊优化？
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