DeepEP通信库手机版（深度寻求开源代码）是一个为混合专家模型（MoE）训练与推理而设计的专家并行（EP）通信库。它具备高效且优化的全对全通信能力，支持包括FP8在内的低精度运算，完美契合现代高性能计算的需求。DeepEP针对NVLink到RDMA的非对称带宽转发场景进行了深入优化，不仅提供高吞吐量，还支持流处理器（SM）数量的灵活控制，兼顾了训练与推理任务的高效表现。
软件介绍：
DeepEP是由DeepSeek推出的高效通信库，专门为MoE及EP场景而设计，旨在提升分布式系统中大规模AI训练与推理的效率。该开源库通过提供高吞吐量与低延迟的GPU内核，成功解决了传统MoE模型在分布式计算中常见的通信瓶颈，显著加速了数据传输与计算的过程。DeepEP原生支持FP8低精度计算，这种8位浮点格式在深度学习中被广泛应用，既能减少内存占用与计算负担，又能保持较高的模型精度。通过优化通信协议与计算内核，DeepEP极大地降低了内存与通信开销，提升了系统的整体效率。此外，DeepEP的设计充分考虑了硬件加速，利用低精度计算技术优化GPU与FPGA等硬件的表现，从而显著提升训练速度。它还支持跨平台部署，能够在不同的硬件架构和操作系统上稳定运行，便于在各种计算环境中应用。作为一个开源项目，DeepEP鼓励社区的贡献与共享，推动AI技术的创新与进步，使更多的研究者与开发者能够迅速使用并改进这一工具，促进高性能计算在AI领域的广泛应用。
软件特色：
DeepEP的关键特性与优势
DeepEP不仅支持FP8等低精度操作，还能与DeepSeek-V3论文中提出的组限制门控算法完美契合。通过优化不对称域带宽转发内核，例如将数据从NVLink域转发至RDMA域，DeepEP显著提升了数据处理效率。其内核具备高吞吐量特性，尤其适合训练与推理的预填充任务，并能灵活控制流处理器数量。
对于对延迟极其敏感的推理解码任务，DeepEP提供了一组低延迟内核，通过纯RDMA技术实现延迟的最小化。此外，DeepEP还引入了一种基于钩子的通信-计算重叠方法，在不占用任何流处理器资源的前提下，进一步提升了效率。
性能测试与兼容性
DeepEP在H800与CX7InfiniBand400Gb/s RDMA网络卡上进行了全面的测试。结果显示，其正常内核在内节点与跨节点上均表现出卓越的带宽性能，而低延迟内核在延迟与带宽方面也达到了预期目标。具体而言，低延迟内核在处理8个专家时的延迟仅为163微秒，带宽高达46GB/s。
DeepEP经过严格测试，与InfiniBand网络保持良好的兼容性，理论上也支持在收敛以太网（RoCE）上运行。为了避免不同流量类型之间的干扰，建议在不同的虚拟通道中隔离流量，确保正常内核与低延迟内核互不影响。
DeepEP：混合专家模型的强大助力
综上所述，DeepEP是一款为混合专家模型提供高效通信解决方案的强大工具。它具备优化性能、降低延迟与灵活配置等显著特点，将为AI模型的开发与应用带来革命性的提升。
软件优势：
（一）突破通信瓶颈，加速数据流转
在分布式系统的大规模AI训练与推理场景中，传统MoE模型常常受困于通信瓶颈，导致数据传输缓慢，严重影响计算效率。DeepEP的出现犹如曙光，它精心打造的高吞吐量与低延迟的GPU内核，成为解决这一难题的关键。通过优化通信协议，DeepEP能够让数据在各个节点间如同高速列车般迅速流动。在多节点协同训练超大规模语言模型时，DeepEP确保每个节点的计算结果与中间数据迅速传输至其他节点，减少等待时间，使得整个分布式计算过程更加流畅高效，大幅缩短大规模AI训练与推理所需的时间。
（二）FP8低精度计算的卓越应用
DeepEP原生支持FP8低精度计算，这一特性在深度学习领域具有重大意义。在深度学习模型中，数据的存储与计算占用了大量内存和计算资源。而FP8这种8位浮点格式，就像一位精打细算的管家，在保证模型精度不受太大影响的前提下，巧妙地减少了内存占用与计算负担。以图像识别模型为例，使用FP8计算后，模型在训练与推理过程中所需的内存大幅降低，同时计算速度显著提升，使得在资源有限的情况下，亦能高效地运行复杂的AI模型。通过对FP8计算的优化，DeepEP进一步提升了计算内核的性能，降低了内存与通信开销，为系统整体效率的提升做出了巨大贡献。
（三）硬件加速与跨平台部署
DeepEP的设计充分挖掘了硬件的潜力，利用低精度计算技术对GPU与FPGA等硬件进行性能优化。它如同一位硬件魔法师，使硬件在AI计算中发挥出最大效能。在GPU上，DeepEP通过优化计算内核，使GPU的并行计算能力得到充分释放，加速了矩阵运算等关键操作，显著提升训练速度。同时，DeepEP支持跨平台部署，无论是在常见的x86架构服务器上，还是在基于ARM架构的移动设备或嵌入式系统中，亦或是不同的操作系统如Linux、Windows等，DeepEP均能稳定运行，为各种计算环境下的AI开发者与研究者提供了极大的便利，推动高性能计算在AI领域的广泛应用。
软件亮点：
开源生态与社区价值
（一）开源共享促进创新
作为一个开源项目，DeepEP为全球的AI研究者与开发者打开了一扇通往高效计算的大门。它鼓励社区成员积极贡献代码、分享经验与提出改进建议。在这个开源社区中，不同背景的专业人士汇聚一堂，各自发挥专长。有的开发者专注于优化通信内核，进一步提升数据传输速度；有的研究者则致力于改进FP8计算在特定模型中的应用，提高模型的精度与效率。这种开源共享的模式，使得DeepEP能够不断进化，推动AI技术的持续创新，让更多人能够受益于高效的AI计算技术。
（二）降低技术门槛，推动行业发展
DeepEP的开源性质大大降低了使用高性能计算技术进行AI开发的门槛。以往，开发者需要花费大量时间与精力去开发自己的通信库与优化计算内核，而如今，有了DeepEP这一现成的工具，开发者可以将更多的精力投入到模型的创新与应用的开发中。对于一些资源有限的研究团队或初创企业而言，DeepEP提供了一个低成本、高效能的解决方案，使其能够在AI领域迅速开展研究与开发工作，推动整个AI行业的快速发展。
如何在自己的AI项目中快速集成DeepEP：
首先，确保你的开发环境满足DeepEP的依赖要求，包括合适的GPU驱动、CUDA版本等。从DeepEP的官方开源代码库（如GitHub）下载最新版本的代码。解压代码包后，进入项目目录，根据官方文档中的构建指南，使用相应的构建工具（如CMake）进行编译。在编译过程中，注意配置与你的硬件环境和项目需求相匹配的参数，例如是否启用特定的硬件加速功能、选择合适的FP8计算模式等。编译完成后，将生成的库文件与头文件正确链接到你的AI项目中。在项目代码中，按照DeepEP的API文档，引入相应的头文件，并调用相关函数以初始化通信环境、设置计算参数等。例如，在使用DeepEP进行分布式训练时，通过调用特定函数创建通信组，配置节点间的通信方式，确保数据能够在不同节点间正确传输。通过这些步骤，你便可以在自己的AI项目中快速集成DeepEP，享受其带来的高效计算能力。