开源周第二日：DeepSeek发布DeepEP——首个面向MoE模型训练与推理的开源EP通信库

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核心特性： ✅ 高效优化的全节点通信协议 ✅ 全面支持NVLink/RDMA跨节点通信 ✅ 训练阶段预填充高吞吐量核心 ✅ 推理阶段解码低延迟核心 ✅ 原生FP8调度支持 ✅ 支持计算-通信重叠的弹性GPU资源管控 技术亮点注释： EP通信库：Expert Parallelism专用通信架构 MoE模型：混合专家系统模型的分布式训练 FP8：新一代AI加速浮点格式标准 计算-通信重叠：通过流水线优化提升硬件利用率） GitHub：https://github.com/deepseek-ai/DeepEP 项目简介： DeepEP 是由 Deepseek AI 推出的首个开源 EP（Expert Parallelism）通信库，专为混合专家模型（MoE）的训练与推理设计，旨在通过高效的通信和计算优化提升分布式性能。核心亮点： 1. 高效 All-to-All 通信优化 针对 MoE 模型中专家分布的特点，优化了跨节点的 All-to-All 数据交换模式，显著降低通信延迟并提升带宽利用率，尤其适合大规模专 ………………………………