深度探索，共享未来：DeepSeek发布开源MoE模型训练与推理通信利器——DeepEP，开启高效通讯新纪元

在技术开源的浪潮中，DeepSeek再次迈出坚实的一步，正式开源了其精心研发的MoE（Mixture of Experts）训练与推理通信库——DeepEP。这一举措不仅展现了DeepSeek对促进AI技术普惠的承诺，更是为业界提供了一款强大、高效的通信工具，旨在优化大规模专家模型的协同工作。DeepEP的问世，对于追求高性能计算和资源优化的研究人员及开发者而言，无疑是一大福音。它通过优化通信协议，有效解决了多专家模型在分布式环境下的训练与推理效率难题，降低了大型语言模型和复杂AI系统的部署门槛。这一创新之举，将进一步加速AI技术的开放合作与实际应用进程，引领我们步入更加开放、高效的技术共享时代。

deepseek开源盛宴：高效moe通信库deepep震撼登场！继高效mla解码核开源后，deepseek在开源周的第二天重磅推出deepep——首个用于moe模型训练和推理的ep通信库，短短时间内star数已突破千！

DeepEP针对分布式系统中MoE模型的通信瓶颈，进行了多项关键优化：

　　　　高效All-to-All通信：显著提升数据传输效率。　　支持NVLink和RDMA：实现节点内/跨节点的高速通信。　　高吞吐量训练/推理预填充核心：优化预填充阶段的计算速度。　　低延迟推理解码核心：降低延迟敏感的推理解码阶段的耗时。　　原生支持FP8数据分发：提升计算效率。　　灵活的GPU资源控制：实现计算与通信的高效重叠，避免等待。　　　　

项目链接：

DeepEP的优异性能已获得广泛认可，众多开发者称其为MoE模型领域的突破性进展，尤其是在NVLink和RDMA支持方面，更是被誉为革命性的突破。

DeepEP的开源，进一步印证了DeepSeek在AI基础设施领域的创新实力，也为MoE模型的训练和推理效率提升提供了强有力的支撑。此前关于DeepSeek-R1的质疑，也因DeepEP等项目的开源而得到部分解答。

DeepEP核心功能详解：

DeepEP是一个为MoE和EP量身打造的通信库，提供高吞吐量和低延迟的all-to-allGPU内核（MoE分发和合并）。支持FP8低精度操作，并针对DeepSeek-V3论文中提出的group-limitedgating算法，优化了跨不同带宽域（如NVLink到RDMA）的数据转发，兼顾训练和推理的高效性。此外，还包含一套纯RDMA低延迟内核，用于对延迟敏感的推理解码任务。通过hook-based的通信-计算重叠方法，最大限度地提升效率。

性能测试结果：文中包含了DeepEP在H800平台上，使用常规内核和低延迟内核的性能测试数据图表（包含NVLink和RDMA转发）。

注意事项：DeepEP使用了未公开的PTX指令，可能在某些平台上存在兼容性问题，开发者可根据文档中的说明进行调整。