刚刚，DeepSeek开源DeepEP通信库，千亿MoE训推颠覆级创新！FP8狂飙，带飞GPU

主要观点总结

本文介绍了DeepSeek开源的第二弹产品DeepEP的特点和用法，包括其在AI领域的创新方式和潜在影响。DeepEP是一个专为混合专家系统（MoE）和专家并行（EP）设计的通信库，具有高吞吐量和低延迟的GPU全互联内核。它支持NVLink和RDMA高吞吐量内核用于训练和推理预填充，以及低延迟推理解码内核。

关键观点总结

关键观点1: DeepEP的特点

DeepEP是一个专为混合专家系统和专家并行设计的通信库，具有高吞吐量和低延迟的GPU全互联内核。它支持NVLink和RDMA技术，可用于加速训练和推理任务。DeepEP还包括一系列针对延迟敏感任务的纯RDMA实现的内核，以及基于回调机制的通信-计算重叠方法。

关键观点2: DeepEP的安装和环境要求

DeepEP的安装需要NVIDIA的Hopper GPU、Python 3.8及以上版本、CUDA 12.3及以上版本和PyTorch 2.1及以上版本。此外，还需要NVSHMEM依赖，详细步骤可参考NVSHMEM安装指南。

关键观点3: DeepEP的使用示例

文章提供了使用DeepEP进行模型训练或推理预填充的示例代码，包括调度（dispatch）和组合（combine）功能的实现。此外，还介绍了低延迟内核在推理解码应用中的使用方法。

关键观点4: DeepEP的性能表现和网络配置

DeepEP已在InfiniBand网络上完成全面测试，并展示了良好的性能表现。它还支持自适应路由和拥塞控制等网络配置，可根据不同的应用场景进行优化。