2025年2月25日，DeepSeek在开源周第二日宣布，成功开源DeepEP，这是第一个专为Mixture of Experts（MoE）模型训练和推理设计的开源EP通信库。DeepEP旨在提升MoE模型的计算效率，提供高效的节点内和节点间通信，优化GPU资源管理，并为AI开发者提供更灵活、低延迟的解决方案。

1. DeepEP通信库：MoE模型的高效支持

DeepEP是专门为MoE（Mixture of Experts）模型的训练和推理而设计的通信库，具有高效、优化的全员沟通能力。MoE模型因其在人工智能领域，尤其是在自然语言处理和深度学习中的应用而逐渐成为研究热点。然而，MoE模型由于其庞大的规模和计算需求，传统的通信库往往难以高效支持其训练和推理过程。DeepEP的开源，不仅为MoE模型的计算提供了更高效的通信解决方案，还实现了计算与通信的重叠，使得资源的利用率大幅提升。

2. 高吞吐量与低延迟：DeepEP的技术优势

DeepEP的技术架构包括高吞吐量的训练和推理预填充内核，以及低延迟的推理解码内核。它能够在训练过程中有效减少通信延迟，提升数据吞吐量，从而优化大规模模型的训练速度。此外，DeepEP支持原生FP8调度，这进一步提高了计算效率，使得更大规模的MoE模型训练和推理变得可行。

3. 灵活的GPU资源控制与优化

DeepEP还具备灵活的GPU资源控制功能，这意味着开发者能够根据实际需求灵活调度计算资源，实现计算与通信的重叠。通过这种方式，DeepEP能够最大化GPU的性能，减少等待时间，提高整体计算效率。这一特性对于需要进行高效并行计算的MoE模型训练尤其重要。

4. NVLink与RDMA支持：更强的硬件兼容性

DeepEP支持的NVLink和RDMA协议，使得它不仅能在节点内进行高效通信，还能够在节点间实现高效的数据传输。NVLink和RDMA的支持，使得DeepEP能够与现代GPU硬件兼容，提升其性能，进一步优化MoE模型训练和推理时的通信效率。

5. DeepEP的开源意义与未来展望

DeepEP的开源不仅对MoE模型的训练和推理提供了创新性的支持，也为AI领域的开发者提供了更多的灵活性与选择。作为一个高效的通信库，DeepEP为大规模并行计算提供了高吞吐量、低延迟的技术保障，将加速MoE模型的研究和应用进程。未来，DeepEP有望在更多AI领域和深度学习模型中得到应用，推动AI技术的进一步发展。

加速AI模型训练的革命性工具

DeepEP的开源不仅展示了DeepSeek在技术创新上的实力，也为AI开发者提供了一个高效、灵活的通信库，支持大规模MoE模型的训练与推理。随着更多AI技术的突破，DeepEP有望成为推动深度学习模型高效训练和推理的重要工具，成为AI领域的又一标杆。

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