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DeepSeek开源第二弹，为MoE和EP量身定制的通信库！暂和英伟达显卡绑定
内容提要
DeepSeek开源了DeepEP，这是一个专为MoE模型训练和推理设计的通信库，支持高吞吐量和低延迟的GPU内核，兼容Hopper GPUs，需Python 3.8及以上版本，提供优化的全到全通信，适用于AI基础设施。
关键要点
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DeepSeek开源了DeepEP，这是一个专为MoE模型训练和推理设计的通信库。
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DeepEP提供高吞吐量和低延迟的all-to-all GPU内核，支持低精度运算，包括FP8。
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开源协议采用MIT，DeepEP在GitHub上线。
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DeepEP支持NVLink和RDMA的节点内和节点间通信。
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普通内核优化了非对称域带宽转发，适用于训练和推理预填充任务。
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低延迟内核针对延迟敏感型推理解码场景，采用hook方法实现通信计算重叠。
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DeepEP需要Hopper GPUs、Python 3.8及以上、CUDA 12.3及以上、PyTorch 2.1及以上。
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DeepEP与InfiniBand网络兼容，建议将工作负载隔离到不同的虚拟通道中。
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低延迟内核支持自适应路由，普通内核不支持，启用自适应路由可能导致死锁。
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DeepSeek建议在网络负载较重的环境中启用自适应路由，较轻的环境中使用静态路由。
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DeepEP已禁用拥塞控制，未观察到明显的拥塞问题。
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DeepSeek在GitHub上新开了一个库，专注于AI基础设施相关内容。
延伸解读
DeepEP的应用场景
DeepEP专为MoE模型设计，适合需要高吞吐量和低延迟的AI训练和推理任务。其优化的全到全通信能力使其在处理大规模数据时表现出色，尤其是在延迟敏感的应用中，能够有效提升性能。
硬件和软件要求
使用DeepEP需要特定的硬件配置，如Hopper GPUs和最新版本的Python、CUDA及PyTorch。这意味着开发者在选择使用DeepEP时，需确保其环境符合这些要求，以避免兼容性问题。
自适应路由的风险
虽然低延迟内核支持自适应路由以优化网络性能，但在普通内核中启用此功能可能导致死锁或数据损坏。因此，开发者在配置网络时需谨慎选择路由策略，以确保系统的稳定性和可靠性。
延伸问答
DeepEP是什么？
DeepEP是一个专为MoE模型训练和推理设计的开源通信库，提供高吞吐量和低延迟的GPU内核。
使用DeepEP需要哪些硬件和软件要求？
DeepEP需要Hopper GPUs、Python 3.8及以上、CUDA 12.3及以上和PyTorch 2.1及以上。
DeepEP的低延迟内核有什么特点？
低延迟内核针对延迟敏感型推理解码场景，采用hook方法实现通信计算重叠，最大限度减少延迟。
DeepEP支持哪些通信方式？
DeepEP支持NVLink和RDMA的节点内和节点间通信。
DeepEP的开源协议是什么？
DeepEP采用MIT开源协议，允许广泛使用和修改。
DeepEP如何优化网络性能？
DeepEP建议在网络负载较重的环境中启用自适应路由，而在较轻的环境中使用静态路由，以优化性能。
