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DeepSeek开源周第二日：首个面向MoE模型的开源EP通信库
在DeepSeek开源周的第二天，备受瞩目的DeepEP（DeepSeek Expert Parallelism Communication Library）正式亮相。作为首个面向混合专家（MoE）模型的开源EP通信库，DeepEP的发布标志着在大规模模型训练与推理领域取得了重要突破。
DeepEP 简介与核心功能
DeepEP 的设计目标与特点
DeepEP 专为混合专家模型和专家并行设计，旨在提供高效的多对多 GPU 通信解决方案。其核心特点包括：
- • 高吞吐量与低延迟：DeepEP 通过优化多对多 GPU 内核，实现了高吞吐量和低延迟的通信，这对于 MoE 模型的训练和推理至关重要。在性能测试中，DeepEP 在 H800 和 CX7 InfiniBand 400Gb/s RDMA 网络卡上进行了多项测试。测试显示，在跨节点和内节点的带宽表现优异，而低延迟内核则在延迟和带宽方面都达到了预期效果。
- • 低精度操作支持：DeepEP 支持 FP8 等低精度操作，这有助于减少计算资源的消耗，同时保持模型性能。
- • 组限制门控算法优化：DeepEP 与提出的组限制门控算法相一致，通过优化不对称域带宽转发的内核，提升了数据在不同网络域（如 NVLink 域和 RDMA 域）之间的传输效率。
DeepEP 的内核设计
DeepEP 提供了两种类型的内核，以满足不同任务的需求：
- • 高吞吐量内核：适用于训练和推理预填充任务，这些内核具有高吞吐量，能够高效地处理大量数据。
- • 低延迟内核：针对对延迟敏感的推理解码任务，这些内核利用纯 RDMA 技术，以最小化延迟，确保实时性要求得到满足。根据测试结果，低延迟内核在处理8个专家时的延迟为163微秒，带宽为46GB/s。
通信-计算重叠方法
DeepEP 引入了一种基于钩子的通信-计算重叠方法，该方法不会占用任何流处理器资源，从而实现了通信与计算的高效并行。
DeepEP 的应用与前景
DeepEP 的发布为混合专家模型的训练和推理提供了强大的通信支持，具有广泛的应用前景：
- • 大规模模型训练：DeepEP 的高吞吐量和低延迟特性使其成为大规模模型训练的理想选择。
- • 实时推理应用：对于需要实时响应的应用场景，如自动驾驶、智能客服等，DeepEP 的低延迟内核能够提供快速的推理结果。
- • 分布式计算环境：DeepEP 支持在分布式计算环境中运行，能够有效管理不同网络域之间的数据传输。
- • 低资源消耗：通过支持低精度操作，DeepEP 能够减少计算资源的消耗。
DeepEP 的兼容性与配置建议
DeepEP 经过充分测试，主要与 InfiniBand 网络兼容，但理论上也支持在收敛以太网（RoCE）上运行。为了确保最佳性能和稳定性，建议在不同的虚拟通道中隔离流量。
性能测试与应用前景
DeepSeek 团队近日发布了专为混合专家（MoE）和专家并行设计的高效通信库 DeepEP。
性能测试结果
DeepSeek 团队在 H800 和 CX7 InfiniBand 400Gb/s RDMA 网络卡上对 DeepEP 进行了多项测试。测试结果显示，DeepEP 在带宽和延迟方面都表现出色：
- • 正常内核：在跨节点和内节点的带宽测试中，正常内核均展现出优异的性能。
- • 低延迟内核：针对对延迟敏感的推理任务，DeepEP 的低延迟内核在处理 8 个专家时的延迟仅为 163 微秒，同时带宽达到 46GB/s。
网络兼容性与流量隔离
DeepEP 主要与 InfiniBand 网络兼容，但理论上也支持在收敛以太网（RoCE）上运行。为了确保不同流量类型之间的隔离，DeepEP 建议在不同的虚拟通道中隔离流量。
DeepEP 的应用前景
DeepEP 的发布为混合专家模型的训练与推理提供了高效的通信解决方案：
- • 大规模模型训练：DeepEP 的高吞吐量和低延迟特性使其成为大规模模型训练的理想选择。
- • 实时推理应用：DeepEP 的低延迟内核为实时推理应用提供了关键支持。
- • 低精度计算优化：DeepEP 对低精度操作的支持有助于减少计算资源的消耗。
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