导读：DeepSeek的DeepEP是首个用于MoE模型训练和推理的开源EP通信库，它填补了MoE模型专用通信工具的空白，为大规模分布式AI训练和实时推理场景提供了更高效的底层支持。
　　2月25日消息，今天是DeepSeek开源周第二日，一早，DeepSeek如约就放出了开源代码库DeepEP王炸。
 
　　据了解，DeepEP是首个用于 MoE 模型训练和推理的开源EP通信库，它填补了MoE模型专用通信工具的空白，为大规模分布式AI训练和实时推理场景提供了更高效的底层支持。
 
　　在这里，简单介绍一下DeepEP的技术性能特点：
 
　　1、高效通信架构
 
　　支持优化的全对全通信模式，实现节点内和节点间的NVLink与RDMA互联，提升数据传输效率。
 
　　2、多精度与调度优化
 
　　原生支持FP8低精度运算调度，降低计算资源消耗。
 
　　3、重性能内核
 
　　据介绍，高吞吐量内核可适用于训练和推理预填充场景，最大化数据处理能力。
 
　　4、低延迟内核
 
　　它针对推理解码场景设计，采用纯RDMA通信和自适应路由技术，减少延迟。
 
　　5、资源控制与重叠机制
 
　　通过灵活的GPU资源控制策略，实现计算与通信过程的高效重叠，避免资源闲置。
 
　　6、深度优化场景
 
　　针对NVLink到RDMA的非对称带宽转发场景进行专项优化，提升异构网络下的传输性能。
 
　　此外，它还支持SM（Streaming Multiprocessors）数量动态控制，平衡不同任务(如训练与推理)的吞吐量需求。