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怎样在现有深度学习框架中集成DeepEP优化？

2025-09-05
AIアンサー
1.3 K

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。

統合ソリューション

  • 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

  1. 编译生成`libdeep_ep.so`动态库
  2. 在框架代码中拦截MoE层的通信请求
  3. 实现自定义Function调用DeepEP API
  4. 保持原有梯度同步机制不变

パフォーマンス・チューニング

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。

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

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