DeepSeek发布DeepEP：MoE模型训练推理新利器
AI导读：
DeepSeek发布了首个用于MoE模型训练和推理的开源EP通信库DeepEP，该技术能提升模型并行处理能力和训练效率，为AI领域注入新动力。
新京报贝壳财经讯（记者罗亦丹）北京时间2月25日，Deepseek发布了其“开源周”第二天的重磅成果：DeepEP，这是业界首个专为MoE模型（混合专家模型）训练和推理打造的开源EP通信库。
据悉，EP即Expert Parallelism（专家并行），是大规模分布式AI模型训练中不可或缺的技术，能显著提升模型的并行处理能力和训练效率，为AI领域的发展注入新动力。
DeepSeek方面介绍，DeepEP具备多项突出特点：其高效且优化的全对全（all-to-all）通信机制，节点内和节点间完美支持NVLink和RDMA技术；训练和推理预填充的高吞吐量内核，推理解码的低延迟内核，原生FP8调度支持，以及灵活的GPU资源控制，这些特性共同实现了计算与通信的完美重叠，进一步提升了AI模型的训练与推理效率。
DeepSeek发布的公告截图，展示了DeepEP的卓越性能。
（文章来源：新京报）
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