DeepSeek开源周第二天：首个针对MoE模型的开源EP通信库正式发布

Deepseek全新发布的DeepEP模型在MoE架构的基础上，显著提升了效率和性能，充分利用了EP技术，极大地改善了训练效率，并降低了训练成本。

DeepEP模型有效地整合了MoE架构的优势，并对专家模型（EP）进行了优化，使其在训练过程中能够更高效地利用资源。得益于对GPU的有效利用，以及对MoE参数的精细调控，实现了模型训练速度的显著提升。

DeepEP支持FP8精度训练，进一步提高了训练效率，并与DeepSeek-V3架构完美兼容，可通过高效的并行计算和通信机制，显著提升训练速度，兼容多种高性能网络连接方式，包括NVLink和RDMA，支持多种高速互联技术，减少通信延迟，实现更高的训练吞吐量和效率，最终实现模型训练速度的大幅提升。

通过对模型并行计算和通信的优化，DeepEP大幅提升了训练效率，极大缩短了训练时间。利用RDMA技术进一步优化通信效率，并通过高效的资源分配策略，显著降低了训练资源消耗，实现了高效的模型训练。

凭借在高性能计算方面的显著优势，DeepEP在H800和CX7 InfiniBand 400Gb/s RDMA环境下，展示了卓越的性能。这项高性能计算能力提升，得益于高效的资源利用和先进的网络通信技术，实现了训练速度和效率的显著提升，并显著降低了训练的通信开销，最终大幅提升训练速度，每个节点可支持高达46GB/s的通信带宽。

DeepEP完美支持InfiniBand高速互联技术，通过高效的RoCE网络通信技术，极大地提升了模型训练效率，并降低了训练成本，有效避免了通信瓶颈，实现了训练效率和资源利用率的显著提升，确保模型训练过程中的稳定性和可靠性。

相关链接:https://x.com/deepseek_ai/status/1894211757604049133

亮点：

🚀 DeepEP模型在MoE架构的基础上，实现了训练效率和性能的显著提升，高效利用资源。

💡 支持FP8精度训练，并与DeepSeek-V3架构兼容，进一步提升训练效率，并优化了高速互联技术。

⚡️ 通过高性能计算和高速互联技术，DeepEP在多种硬件环境下都展现出了卓越的性能，大幅降低了训练成本。