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。

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。

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。

以下是一些最常见的问题。

DeepEP是一个专门为混合专家模型(MoE)和专家并行设计的通信库。DeepEP提供高性能的GPU全连接通信内核，优化MoE的调度和组合操作。该框架支持包括FP8在内的低精度运算，并实现了先进的算法以实现异构域之间的高效数据传输。

DeepEP提供多项创新特性：高吞吐量的GPU通信内核、支持分组限制门控算法、NVLink和RDMA域之间的高效数据传输，以及低延迟推理解码。DeepEP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通过优化的通信模式和高效的资源利用显著提升分布式系统性能。框架的架构在保持低延迟的同时实现高吞吐量数据传输。DeepEP的专用内核和创新算法确保在分布式环境中的训练和推理任务都能获得最佳性能。

DeepEP以其专注于MoE和专家并行场景的特点脱颖而出。与通用通信库不同，DeepEP提供专门为AI模型训练和推理设计的优化内核。框架对FP8运算和分组限制门控等高级特性的支持使其特别适合现代AI应用。

DeepEP设计用于与现有分布式系统无缝集成。框架提供全面的文档和灵活的配置选项。DeepEP的架构支持各种部署场景，其模块化设计允许根据特定需求进行轻松定制。框架的企业级可靠性确保在生产环境中的稳定运行。

DeepEP提供广泛的技术支持和文档。我们的团队持续更新框架以跟进最新技术发展，并提供全面的实施指导。DeepEP的技术生态系统包括详细文档、示例实现和定期更新，以确保最佳性能和兼容性。