DeepEP的核心定位与设计目标
DeepEP(Deep Expert Parallel)是deepseek-ai团队针对混合专家模型(Mixture-of-Experts)的分布式训练与推理场景专门研发的通信优化库。该工具通过技术创新解决了传统专家并行框架中存在的通信瓶颈问题,特别是在跨节点协作场景下表现突出。
其核心竞争力体现在三个方面:首先支持NVLink和RDMA双通道通信技术组合,使节点内和跨节点通信都能达到最优性能;其次通过独特的预填充内核设计,实现了训练场景最高95%的带宽利用率;最后针对推理场景专门开发的低延迟内核,采用了纯RDMA技术路径,实现了端到端微秒级延迟。
在实际生产环境中,DeepEP已被DeepSeek团队成功应用于其千亿参数规模的MoE模型开发,验证了其在超大规模分布式系统中的可靠性。
Essa resposta foi extraída do artigoDeepEP: Uma ferramenta de código aberto para otimizar a eficiência da comunicação especificamente para modelos MoE (DeepSeek Open Source Week Day 2)O