DeepSeek DeepEP

DeepEP は、混合専門家(MoE)モデルと専門家並列(EP)に特化した通信ライブラリです

特徴

DeepEP - 分散型通信フレームワーク

DeepEPは、Mixture-of-Experts (MoE)とエキスパート並列処理(EP)向けに最適化された次世代の分散型通信フレームワークです。高スループット、低遅延のGPUオールトゥオール通信カーネルを提供し、MoEディスパッチと結合操作を完全にサポートします。

DeepEPの革新的な技術的優位性

DeepEPはFP8を含む低精度演算をサポートし、DeepSeek-V3で提案されたグループ制限ゲーティングアルゴリズムの最適化を提供します。NVLinkからRDMAまでの異種ドメイン間の効率的なデータ転送を特別にサポートし、トレーニングと推論プリフィリングタスクの優れたパフォーマンスを保証します。

DeepEPの高性能アーキテクチャ

純粋なRDMA技術に基づき、DeepEPは推論デコーディングパフォーマンスに特化した低遅延カーネルセットを提供します。独自のフック型通信計算オーバーラップ方式により、SMリソースを占有することなく優れた並列効率を実現します。

DeepEPの柔軟なスケーラビリティ

DeepEPフレームワークは柔軟なSM数制御と豊富な設定オプションをサポートします。システムは実際のニーズに基づいてリソース割り当てを動的に調整し、ハードウェアパフォーマンスを最大限に引き出します。

DeepEPのエンタープライズグレードの信頼性

エンタープライズレベルの分散フレームワークとして、DeepEPは安定した信頼性の高いパフォーマンスを保証します。システムは厳密なテストを経て、様々な複雑なシナリオでの安定した運用を確保し、エンタープライズレベルのアプリケーション要件を満たします。

DeepEPの技術エコシステムサポート

DeepEPは最新の技術開発を継続的にフォローし、包括的な技術サポートとドキュメントを提供します。チームはフレームワークのパフォーマンスを継続的に最適化し、ユーザーに最高の分散コンピューティングソリューションを提供することに努めています。

プロンプトエンジニアリングのコツ:専門家混合モデルの力を引き出す

DeepSeekの専門家混合(MoE)モデルを最大限に活用するには、質問に回答する際にどの専門家の役割を担ってほしいかを明示的に伝えましょう。以下は効果的なプロンプト戦略です。

専門家チーム戦略

異なる分野の専門家チームを指定し、複数の専門的視点から回答を得ます。

Example:

あなたは次の専門家チームとして回答してください:1. 分散システムアーキテクト 2. Eコマースビジネスアーキテクト 3. シニアDBA。それぞれの視点から技術的な推奨事項を提供してください。

明確なタスク要件

具体的なパフォーマンス指標と技術要件を提供し、より的確な回答を導きます。

Example:

毎秒10万トランザクションを処理し、データの最終的な一貫性を確保し、復旧時間が30秒未満のシステムを設計してください。

ドメイン知識の活性化

特定の分野の専門用語や概念に言及し、関連分野におけるモデルの専門知識を活性化します。

Example:

データの一貫性を確保しながらシステムのスループットを最大化するために、どの分散一貫性プロトコルとキャッシング戦略を検討すべきですか?

効果の比較

効果の低いプロンプト

高並列・高可用性システムの設計方法は?

効果的なプロンプト

あなたは次の専門家チームとして回答してください:1. 分散システムアーキテクト 2. Eコマースビジネスアーキテクト 3. シニアDBA。それぞれの視点から5つの技術的推奨事項を提供し、毎秒10万トランザクションを処理し、データの最終的な一貫性を確保し、復旧時間が30秒未満のシステムの統合ソリューションを設計してください。

よくある質問

こちらは最もよくある質問のいくつかです。

DeepEPは、Mixture-of-Experts (MoE)モデルとエキスパート並列処理向けに特別に設計された通信ライブラリです。DeepEPは、MoEディスパッチと結合操作を最適化する高性能なGPUオールトゥオール通信カーネルを提供します。このフレームワークはFP8を含む低精度演算をサポートし、異種ドメイン間の効率的なデータ転送のための高度なアルゴリズムを実装しています。

DeepEPは、高スループットGPU通信カーネル、グループ制限ゲーティングアルゴリズムのサポート、NVLinkとRDMAドメイン間の効率的なデータ転送、低遅延推論デコーディングなど、革新的な機能を提供します。DeepEPのユニークなフックベースの通信計算オーバーラップ方式は、SMリソースを占有することなく優れた並列効率を実現します。

DeepEPは、最適化された通信パターンと効率的なリソース利用により、分散システムのパフォーマンスを大幅に向上させます。フレームワークのアーキテクチャは、低遅延を維持しながら高スループットのデータ転送を可能にします。DeepEPの専用カーネルと革新的なアルゴリズムにより、分散環境でのトレーニングと推論タスクの両方で最適なパフォーマンスを確保します。

DeepEPは、MoEとエキスパート並列処理シナリオに特化した焦点を当てている点で際立っています。汎用通信ライブラリとは異なり、DeepEPはAIモデルのトレーニングと推論のために特別に設計された最適化カーネルを提供します。FP8演算やグループ制限ゲーティングなどの高度な機能のサポートにより、現代のAIアプリケーションに特に効果的です。

DeepEPは既存の分散システムとのシームレスな統合を目的に設計されています。フレームワークは包括的なドキュメントと柔軟な設定オプションを提供します。DeepEPのアーキテクチャは様々な展開シナリオをサポートし、そのモジュラー設計により特定の要件に基づいて容易にカスタマイズできます。フレームワークのエンタープライズグレードの信頼性により、本番環境での安定した運用を確保します。

DeepEPは広範な技術サポートとドキュメントを提供しています。私たちのチームは最新の技術開発に合わせてフレームワークを継続的に更新し、包括的な実装ガイダンスを提供しています。DeepEPの技術エコシステムには、詳細なドキュメント、実装例、定期的なアップデートが含まれており、最適なパフォーマンスと互換性を確保します。