DeepSeek DeepEP
DeepEP 是一个专门为混合专家（MoE）模型和专家并行（EP）设计的通信库
特征
DeepEP - 专业的分布式通信框架
DeepEP作为新一代分布式通信框架，专门针对混合专家模型(MoE)和专家并行(EP)场景优化设计。我们的框架提供高吞吐、低延迟的GPU全连接通信内核，完美支持MoE调度与组合操作。
DeepEP的创新技术优势
DeepEP支持FP8在内的低精度运算，并针对DeepSeek-V3提出的分组限制门控算法提供优化。我们的框架特别支持NVLink到RDMA等异构域间的高效数据传输，确保训练和推理预填充任务的卓越性能。
DeepEP的高性能架构
基于纯RDMA技术，DeepEP提供了一套低延迟内核，专门优化推理解码性能。独特的基于钩子的通信计算重叠方法，在不占用SM资源的情况下实现了出色的并行效率。
DeepEP的灵活扩展性
DeepEP框架支持灵活的SM数量控制，并提供丰富的配置选项。我们的系统能够根据实际需求动态调整资源分配，充分发挥硬件性能。
DeepEP的企业级可靠性
作为企业级分布式框架，DeepEP提供稳定可靠的性能保障。我们的系统经过严格测试，确保在各种复杂场景下都能保持稳定运行，满足企业级应用需求。
DeepEP的技术生态支持
DeepEP持续跟进最新技术发展，提供全面的技术支持和文档。我们的团队致力于不断优化框架性能，为用户提供最佳的分布式计算解决方案。
提示词技巧：激发混合专家模型的潜力
为了充分发挥 DeepSeek 混合专家 MOE 模型的最大潜力，可以显性告诉它你希望它扮演哪些专家角色来回复问题。以下是一些有效的提示词策略。
专家团队策略
指定一个由不同领域专家组成的团队，让模型从多个专业角度回答问题。
Example:
假设你是由以下专家组成的团队：1. 分布式系统架构师 2. 电商领域业务架构师 3. 资深DBA，请分别从各自领域提出技术选型建议。
明确任务要求
提供具体的性能指标和技术要求，引导模型生成更有针对性的回答。
Example:
设计一个满足每秒10万次交易，数据满足最终一致性，故障恢复时间小于30秒的系统。
领域知识激活
通过提及特定领域的术语和概念，激活模型相关领域的专业知识。
Example:
考虑使用哪些分布式一致性协议和缓存策略能够在保证数据一致性的同时提高系统吞吐量？
效果对比
❌ 低效提示词
如何设计高并发高可用系统？
✅ 高效提示词
假设你是由以下专家组成的团队：1. 分布式领域系统架构师 2. 电商领域业务架构师 3. 资深DBA。请分别从各自领域提出5项技术选型建议，并组合设计方案满足每秒10万次交易，数据满足最终一致性，故障恢复时间小于30秒的系统。
常见问题
以下是一些最常见的问题。