DeepSeek首次开源五大核心代码，第二篇：DeepEP解析

想象一下你正在用电脑玩一个大型的多人在线游戏。游戏中的每个玩家都有各自的任务和角色，而游戏服务器则需要确保每个玩家的操作都能实时同步。要是有些玩家的操作反应慢了，可能就会导致延迟，影响整个游戏体验。在 AI 系统中，尤其是在处理非常大的语言模型时，GPU 就像这些玩家，而 DeepEP 就是保证这些“玩家”之间沟通顺畅、及时的系统。

DeepEP 是由 DeepSeek 开发的一个高效通信库，专为大型 混合专家（MoE） 模型设计。大家可以把 MoE 想象成一个巨大的团队，每个“专家”都有自己擅长的领域，处理不同的任务。比如说，假设你有一个很庞大的团队，每个成员负责不同的知识领域，想要在最短的时间内处理好一个复杂的问题，每个人都必须有效沟通。但这些专家们并不是每时每刻都在工作，只有在特定的情况下，某些专家会被“召唤”来处理任务。这就需要快速的内部沟通系统，DeepEP 就是这样的系统。

当一个大型模型像 MoE 这样需要分布在多个 GPU 上进行计算时，如何让这些 GPU 之间快速、有效地交换信息就成为了一个大问题。传统的方法可能导致**“沟通堵塞”**，就像一条繁忙的高速公路，所有的数据都在同一条路上走，造成延迟。而 DeepEP 就是通过优化这些通信路径，确保每一条信息都能在最快的时间内传递，从而避免了“交通拥堵”。

1. 快速的“信息高速公路”--高吞吐量与低延迟的 GPU 内核

DeepEP 提供了一种叫做 all-to-all GPU 内核 的技术，它就像一个超级快速的传送带，可以确保数据在 GPU 之间快速流动。尤其是在 MoE 模型中，数据并不是每时每刻都需要被所有的专家处理，只有少数专家被激活来完成工作，DeepEP 通过高效的内核操作，减少了不必要的通信，使得这些“专家”之间的信息交流变得更加高效。

2. 节省“内存空间”--低精度操作支持

DeepEP 支持使用 FP8 这样的低精度计算方式，就像你使用高效压缩算法，将文件压缩后存储，既节省空间，又能保证文件的完整性。FP8 的使用，让 AI 模型在训练和推理时能够减少内存消耗，这对于大规模的分布式系统来说至关重要，能够让更多的模型和数据在同样的硬件上运行。

3. 更智能的数据传输--优化的非对称域带宽转发

有时，数据需要在不同的域之间传输，比如从一台机器的 NVLink 到另一台机器的 RDMA 网络。这就好像你要从不同的城市之间运输物资，DeepEP 优化了这一过程，使得这些跨域的数据传输更加高效，不会出现“物流堵塞”。

4. 两种内核设计，满足不同需求

DeepEP 设计了两种不同的内核：

• 高吞吐量内核
  就像一条高速公路，适用于需要快速“运输”的任务，比如训练时的大规模数据传输。
• 低延迟内核
  就像是紧急救援通道，专门为需要低延迟的任务设计，确保任务在最短时间内完成，比如推理时的快速响应。

我们通过测试可以看到，DeepEP 在 NVIDIA H800 GPU 和 CX7 InfiniBand RDMA 网络卡 上的表现非常出色，几乎达到了硬件的极限。举个例子，当我们测量 DeepEP 在内部节点之间的通信时，发现它能够处理 153 GB/s 的数据分发和 158 GB/s 的数据组合。而在外部节点之间，即使是最复杂的 64 专家配置，DeepEP 的组合带宽依然能达到 45 GB/s，这意味着它在处理大规模分布式计算任务时，效率非常高。

低延迟内核的性能也表现出色，特别是在高负载下，DeepEP 保持了良好的延迟与带宽平衡，证明其在训练和推理任务中的强大能力。

虽然 DeepEP 目前在性能上表现非常强劲，但它仍然面临一些争议。例如，一些研究者认为，MoE 模型的通信优化可能因硬件配置而有所不同，DeepEP 的优化方法可能并不适用于所有场景。然而，随着研究的深入和应用的拓展，DeepEP 有望在未来成为更广泛场景下的标准通信库。

想象你是一个大规模语言模型的“指挥官”，DeepEP 就像你的超级通信系统，让各个“专家”之间能够高效地合作，共同完成任务。在 AI 推理和训练的世界里，DeepEP 就像一条高速、高效的沟通之路，它使得数据在 GPU 间流动更迅速、更平稳，减少了瓶颈，提高了处理速度，节省了宝贵的内存资源。

随着 DeepSeek 开源更多相关工具，DeepEP 不仅提升了技术性能，还推动了 AI 开发的开放和协作。它为大规模分布式 AI 系统的开发提供了坚实的技术基础，未来，DeepEP 将在更多领域中发挥更大的作用，推动 AI 技术迈向更高的峰巅。