DeepSeek 开源周第二弹：DeepEP——为 MoE 模型打造的高效通信利器

在大规模模型训练与推理领域，通信效率一直是制约性能的关键瓶颈。今天，我们怀着激动的心情宣布：DeepSeek开源周第二弹迎来里程碑式突破——DeepEP（DeepSeek Efficient Parallel）正式开源！这是全球首个专注于MoE（Mixture of Experts）模型训练与推理的高性能通信库，旨在为开发者提供极致的效率优化与灵活的资源控制！

项目地址：https://github.com/deepseek-ai/DeepEP

截止小编发文，项目star数已经来到了1800，而昨天开源的FlashMLA短短24小时star数已经来到了8400，火的一塌糊涂。

有人评论说最近这些天好像过了一百年似的

还有人评论这才是真正的开源AI

🌟 DeepEP 核心亮点速览

1. ✅ 全交换通信（All-to-All）效率革命
   专为MoE模型设计，针对All-to-All通信模式深度优化，突破传统通信库的带宽限制，实现超低延迟与超高吞吐，轻松应对千亿参数级模型训练。

2. ✅ 跨节点+节点内无缝支持
   基于NVLink高速互联与RDMA远程直接内存访问技术，无论是单机多卡还是跨节点集群，均能发挥极致性能，支持超大规模分布式训练。

3. ✅ 训练推理双场景优化

   • 训练场景：高吞吐预填充（Prefilling）内核，加速数据预处理与模型前向传播。
   • 推理场景：超低延迟解码（Decoding）内核，响应速度提升数倍，实时推理体验更流畅。

4. ✅ 原生FP8支持，算力利用率拉满
   率先集成FP8数据格式通信调度，显著降低显存占用与通信开销，让AI硬件的算力潜能彻底释放！

5. ✅ 计算-通信重叠，资源分配更智能
   动态调控GPU计算与通信资源占比，实现零空闲等待的流水线并行，训练效率提升高达30%！

更多信息请参见 GitHub 代码库。

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DeepSeek的列车不会停止！

最后，你觉得DeepSeek第三弹会开源什么内容呢，让我们一起期待吧！

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