训练流程集成
- モデルの準備：确保专家并行逻辑正确划分
- インターフェイスコール：引入
deep_ep_all_to_all函数替换传统通信 - 精密選択：指定FP8模式以降低显存消耗
关键代码示例
#include "deep_ep.h"
void moe_train(float* input, float* output, int size) {
deep_ep_all_to_all(input, output, size, FP8);
}
ベストプラクティスの推奨
- 设备绑定スルー
CUDA_VISIBLE_DEVICES明确指定GPU - SM调节使用
deep_ep_set_sm_limit()适配硬件 - 重叠计算：启用hook机制实现通信-计算流水线
パフォーマンス・モニタリング
建议监控以下指标：
- GPU利用率曲线
- 跨节点通信耗时占比
- 每迭代样本吞吐量
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 " 在实际的MoE模型训练中如何使用DeepEP进行优化？
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