DeepEP

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DeepEP 是一个专为混合专家模型（MoE）和专家并行（EP）设计的通信库。它提供了高吞吐量和低延迟的全连接 GPU 内核，支持低精度操作（如 FP8）。该库针对非对称域带宽转发进行了优化，适合训练和推理预填充任务。此外，它还支持流处理器（SM）数量控制，并引入了一种基于钩子的通信-计算重叠方法，不占用任何 SM 资源。DeepEP 的实现虽然与 DeepSeek-V3 论文略有差异，但其优化的内核和低延迟设计使其在大规模分布式训练和推理任务中表现出色。

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DeepEP 是什么？

DeepEP 是一个专为混合专家模型（MoE）和专家并行（EP）设计的通信库。它致力于提供高效的通信解决方案，从而加速深度学习模型的训练和推理过程，尤其是在大规模分布式环境中。DeepEP 旨在解决 MoE 模型中常见的通信瓶颈问题，提升整体性能。

DeepEP 的主要功能

DeepEP 的核心功能包括：

• 高吞吐量和低延迟的全连接 GPU 内核，优化 MoE 模型的 dispatch 和 combine 操作。
• 针对非对称域带宽转发（例如 NVLink 到 RDMA）的优化，提升数据传输效率。
• 支持低精度计算（如 FP8），进一步加速计算。
• 基于钩子的通信-计算重叠方法，在不占用 SM 资源的情况下优化性能。
• 支持多种网络配置，包括 InfiniBand 和 RoCE。

DeepEP 如何使用？

使用 DeepEP 的基本步骤如下：

1. 确保系统满足硬件要求，包括 Hopper 架构的 GPU 和支持 RDMA 的网络设备。
2. 安装必要的依赖项，如 Python 3.8+、CUDA 12.3+ 和 PyTorch 2.1+。
3. 安装 DeepEP 的依赖库 NVSHMEM。
4. 使用 `python setup.py install` 命令安装 DeepEP。
5. 在项目中导入 `deep_ep` 模块，并调用其提供的 dispatch 和 combine 等功能。

DeepEP 的价格

DeepEP 是一个开源项目，可以在 DeepSeek-AI 的 GitHub 页面上免费获取和使用。用户无需支付任何费用即可使用该库。

DeepEP 常见问题

DeepEP 支持哪些类型的 GPU？

DeepEP 针对 Hopper 架构的 GPU 进行了优化，并支持 RDMA 网络。具体支持的 GPU 型号和网络配置，请参考官方文档。

DeepEP 的安装过程复杂吗？

安装 DeepEP 需要安装依赖项，包括 CUDA、PyTorch 和 NVSHMEM。按照官方提供的指南操作，可以相对顺利地完成安装。具体步骤可以参考官方文档。

DeepEP 在哪些场景下能带来显著的性能提升？

DeepEP 主要用于加速大规模分布式环境下的混合专家模型（MoE）的训练和推理。在这些场景下，DeepEP 的优化可以显著降低延迟，提高吞吐量和资源利用率，从而提升整体性能。

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DeepEP官网入口网址

https://github.com/deepseek-ai/DeepEP

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