揭秘DeepSeek：MoE模型训练与推理通信库DeepEP，开启MoE新篇章
在近期，DeepSeek的“开源周”活动已进入第二天，今日发布的首个开源的用于MoE模型训练和推理的EP通信库——DeepEP，引起了业界的广泛关注。DeepEP以其高效优化的全到全通信方式，支持节点内外通信，兼容NVLink和RDMA技术，提供高吞吐量的内核以提升训练和推理前期填充效率，以及低延迟内核以优化推理解码速度等特点，成为了MoE模型训练和推理领域的全新里程碑。
DeepEP是一款专为混合专家（MoE）和专家并行（EP）设计的通信库，其提供的高吞吐量和低延迟的all-to-all GPU内核，常用于MoE派发和合并操作。该库还支持低精度计算，包括FP8，这为实时大规模数据处理提供了可能。
为了与DeepSeek-V3论文中提出的组限制门控算法兼容，DeepEP提供了一些针对不对称带宽转发优化的内核。这些内核能够提供高吞吐量，适合用于训练和推理的预填充任务。同时，DeepEP还支持SM（流式多处理器）数量控制，以满足不同应用场景的需求。
对于延迟敏感型的推理解码任务，DeepEP提供了一套低延迟内核，采用纯RDMA技术以最大程度减少延迟。此外，DeepEP还采用了一种基于Hook的通信与计算重叠方法，不会占用任何SM资源，这无疑提升了模型的训练效率和推理速度。
在使用要求方面，DeepEP支持Hopper GPU（未来可能支持更多架构或设备），要求Python 3.8及以上版本，CUDA 12.3及以上版本以及PyTorch 2.1及以上版本。同时，它需要利用NVLink进行节点间通信，以及基于RDMA网络进行基于RDMA的节点间通信。
总的来说，DeepEP的出现无疑为MoE模型训练和推理打开了一扇新的大门。它的高效、灵活和强大的通信能力，使得MoE模型能够更好地处理大规模数据，提升模型的训练效率和推理速度。它的低延迟特性，使得实时应用成为可能，进一步拓宽了MoE模型的应用领域。
然而，DeepEP并非完美。它目前仅支持Hopper GPU，未来可能还需要支持更多设备或架构。此外，对于非NVIDIA环境，DeepEP可能需要做出一些调整。但是，这些都不是问题。DeepEP的开源性质意味着这些问题都可以通过社区的智慧和努力来共同解决。
在未来的日子里，我们期待看到DeepEP在MoE模型训练和推理领域的更多应用和突破。DeepEP的出现，无疑为MoE模型打开了一片新的天地。我们相信，随着DeepEP的进一步发展和完善，MoE模型将会在更多的领域得到应用，为人工智能的发展注入新的活力。
总的来说，DeepEP以其卓越的性能和强大的功能，开启了MoE模型训练与推理的新篇章。我们期待它在未来的发展中，能够为人工智能的发展做出更大的贡献。
