什么是 DeepEP？
DeepEP的技术亮点
有时，数据需要在不同的域之间传输，比如从一台机器的NVLink到另一台机器的RDMA网络。这就好像你要从不同的城市之间运输物资，DeepEP 优化了这一过程，使得这些跨域的数据传输更加高效，不会出现“物流堵塞”。
4. 两种内核设计，满足不同需求
DeepEP 设计了两种不同的内核：
- 高吞吐量内核
就像一条高速公路，适用于需要快速“运输”的任务，比如训练时的大规模数据传输。 - 低延迟内核
就像是紧急救援通道，专门为需要低延迟的任务设计，确保任务在最短时间内完成，比如推理时的快速响应。
DeepEP 的性能有多强？
我们通过测试可以看到，DeepEP 在NVIDIA H800 GPU和CX7 InfiniBand RDMA 网络卡上的表现非常出色，几乎达到了硬件的极限。举个例子，当我们测量 DeepEP 在内部节点之间的通信时，发现它能够处理153 GB/s的数据分发和158 GB/s的数据组合。而在外部节点之间，即使是最复杂的 64 专家配置，DeepEP 的组合带宽依然能达到45 GB/s，这意味着它在处理大规模分布式计算任务时，效率非常高。
低延迟内核的性能也表现出色，特别是在高负载下，DeepEP 保持了良好的延迟与带宽平衡，证明其在训练和推理任务中的强大能力。
虽然 DeepEP 目前在性能上表现非常强劲，但它仍然面临一些争议。例如，一些研究者认为，MoE 模型的通信优化可能因硬件配置而有所不同，DeepEP 的优化方法可能并不适用于所有场景。然而，随着研究的深入和应用的拓展，DeepEP 有望在未来成为更广泛场景下的标准通信库。
总结
想象你是一个大规模语言模型的“指挥官”，DeepEP 就像你的超级通信系统，让各个“专家”之间能够高效地合作，共同完成任务。在 AI 推理和训练的世界里，DeepEP 就像一条高速、高效的沟通之路，它使得数据在 GPU 间流动更迅速、更平稳，减少了瓶颈，提高了处理速度，节省了宝贵的内存资源。
随着DeepSeek开源更多相关工具，DeepEP 不仅提升了技术性能，还推动了 AI 开发的开放和协作。它为大规模分布式 AI 系统的开发提供了坚实的技术基础，未来，DeepEP 将在更多领域中发挥更大的作用，推动 AI 技术迈向更高的峰巅。