海外访问：www.kdjingpai.com

Ctrl + D 收藏本站

当前位置：首页 » AI答疑

怎样在现有深度学习框架中集成DeepEP优化？

2025-09-05

1.2 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。

集成方案

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

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

性能调优

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。

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）》

相关文章

未经允许不得转载：AI生产力工具 » 怎样在现有深度学习框架中集成DeepEP优化？

相关推荐