背景
MoE(混合专家)模型在分布式训练中需要频繁进行跨节点通信，传统通信方法往往存在较高的延迟和带宽瓶颈。DeepEP通过底层硬件优化和算法改进，显著提升跨节点通信效率。
コアソリューション
- 使用RDMA技术：配置InfiniBand网络并启用DeepEP的RDMA支持，绕过操作系统实现设备间的直接内存访问
- 启用NVLink加速：针对节点内通信，确保GPU间通过NVLink直连(需H100/A100等支持NVLink3.0的GPU)
- 实施分组限域算法：对于类似DeepSeek-V3的架构，启用DeepEP提供的domain-specific转发策略
手続き
- 验证硬件支持：运行`ibstat`检查IB网络状态，`nvidia-smi topo -m`查看NVLink拓扑
- 编译时启用特性：在DeepEP的Makefile中添加`WITH_RDMA=1`和`WITH_NVLINK=1`选项
- 设置环境变量：`export NVSHMEM_IB_SL=0`防止流量冲突
ほら
RoCE网络需额外配置QoS策略；跨NUMA节点时建议绑定内存；大规模集群需预分配足够的IB虚拟通道。
この答えは記事から得たものである。DeepEP：MoEモデルに特化した通信効率を最適化するオープンソースツール（DeepSeekオープンソースウィーク2日目）について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 如何优化MoE模型的跨节点通信效率？
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