DeepEP通信庫下載手機版（deepseek開源代碼）是一個用于混合專家模型（MoE）訓練和推理的專家并行（EP）通信庫‌。它能夠實現高效且優化的全對全通信，支持包括FP8在內的低精度運算，適配現代高性能計算需求。DeepEP針對NVLink到RDMA的非對稱帶寬轉發場景進行了深度優化，不僅提供了高吞吐量，還支持流處理器（SM）數量控制，兼顧訓練和推理任務的高吞吐量表現‌。

軟件介紹： 

DeepEP是DeepSeek推出的高效通信庫，專門為MoE和EP場景設計，旨在提升分布式系統中大規模AI訓練和推理的效率。這個開源庫通過提供高吞吐量和低延遲的GPU內核，解決了傳統MoE模型在分布式計算中常見的通信瓶頸，顯著加速了數據傳輸和計算過程。DeepEP原生支持FP8低精度計算，這種8位浮點格式在深度學習中被廣泛使用，因為它不僅能減少內存占用和計算負擔，還能保持較高的模型精度。通過優化通信協議與計算內核，DeepEP極大降低了內存和通信開銷，提高了系統的整體效率。此外，DeepEP的設計充分考慮了硬件加速，利用低精度計算技術優化GPU和FPGA等硬件的性能，從而大幅提升了訓練速度。它還支持跨平臺部署，能夠在不同的硬件架構和操作系統上運行，方便在各種計算環境中應用。作為一個開源項目，DeepEP鼓勵社區貢獻與共享，促進了AI技術的創新與進步，使得更多研究者和開發者能夠快速使用并改進這一工具，推動了高性能計算在AI領域的廣泛應用。                                  

軟件特色：

DeepEP 的關鍵特性與優勢

DeepEP 不僅支持 FP8 等低精度操作，還能與 DeepSeek-V3 論文中提出的組限制門控算法完美契合。通過優化不對稱域帶寬轉發內核，例如將數據從 NVLink 域轉發至 RDMA 域，DeepEP 顯著提升了數據處理效率。其內核具備高吞吐量特性，尤其適合訓練和推理預填充任務，并能靈活控制流處理器數量。

對于對延遲極其敏感的推理解碼任務，DeepEP 提供了一組低延遲內核，通過純 RDMA 技術實現延遲最小化。此外，DeepEP 還引入了一種基于鉤子的通信-計算重疊方法，在不占用任何流處理器資源的前提下，進一步提升效率。

性能測試與兼容性

DeepEP 在 H800 和 CX7InfiniBand400Gb/s RDMA 網絡卡上進行了全面測試。結果表明，其正常內核在內節點和跨節點上均表現出卓越的帶寬性能，而低延遲內核也在延遲和帶寬方面達到了預期目標。具體來說，低延遲內核在處理 8 個專家時的延遲僅為 163 微秒，帶寬高達 46GB/s。

DeepEP 經過嚴格測試，與 InfiniBand 網絡擁有良好的兼容性，理論上也支持在收斂以太網（RoCE）上運行。為了避免不同流量類型之間的干擾，建議在不同的虛擬通道中隔離流量，確保正常內核和低延遲內核互不影響。

DeepEP：混合專家模型的強大助力

綜上所述，DeepEP 是一款為混合專家模型提供高效通信解決方案的強大工具。它具備優化性能、降低延遲和靈活配置等顯著特點，將為 AI 模型的開發和應用帶來革命性的提升。

軟件優勢：

（一）突破通信瓶頸，加速數據流轉

在分布式系統的大規模 AI 訓練和推理場景中，傳統 MoE 模型常常受困于通信瓶頸，導致數據傳輸緩慢，嚴重影響計算效率。DeepEP 的出現猶如一道曙光，它精心打造的高吞吐量和低延遲的 GPU 內核，成為解決這一難題的關鍵。通過優化通信協議，DeepEP 能夠讓數據在各個節點間如高速列車般快速流動。在多節點協同訓練一個超大規模語言模型時，DeepEP 能夠確保每個節點的計算結果和中間數據迅速傳輸到其他節點，減少等待時間，使得整個分布式計算過程更加流暢高效，大大縮短了大規模 AI 訓練和推理所需的時間。

（二）FP8 低精度計算的卓越應用

DeepEP 原生支持 FP8 低精度計算，這一特性在深度學習領域具有重大意義。在深度學習模型中，數據的存儲和計算占用了大量內存和計算資源。而 FP8 這種 8 位浮點格式，就像一位精打細算的管家，在保證模型精度不受太大影響的前提下，巧妙地減少了內存占用和計算負擔。以圖像識別模型為例，使用 FP8 計算后，模型在訓練和推理過程中所需的內存大幅降低，同時計算速度得到提升，使得在資源有限的情況下，也能高效地運行復雜的 AI 模型。通過對 FP8 計算的優化，DeepEP 進一步提升了計算內核的性能，降低了內存和通信開銷，為系統整體效率的提升做出了巨大貢獻。

（三）硬件加速與跨平臺部署

DeepEP 的設計充分挖掘了硬件的潛力，利用低精度計算技術對 GPU 和 FPGA 等硬件進行性能優化。它就像一位硬件魔法師，讓硬件在 AI 計算中發揮出最大效能。在 GPU 上，DeepEP 通過優化計算內核，使得 GPU 的并行計算能力得到充分釋放，加速了矩陣運算等關鍵操作，從而顯著提升訓練速度。同時，DeepEP 支持跨平臺部署，無論是在常見的 x86 架構服務器上，還是在基于 ARM 架構的移動設備或嵌入式系統中，亦或是不同的操作系統如 Linux、Windows 等，DeepEP 都能穩定運行，為各種計算環境下的 AI 開發者和研究者提供了極大的便利，讓高性能計算在 AI 領域得以廣泛應用。

軟件亮點：

開源生態與社區價值

（一）開源共享促進創新

作為一個開源項目，DeepEP 為全球的 AI 研究者和開發者打開了一扇通往高效計算的大門。它鼓勵社區成員積極貢獻代碼、分享經驗和提出改進建議。在這個開源社區中，不同背景的專業人士匯聚一堂，各自發揮專長。有的開發者專注于優化通信內核，進一步提升數據傳輸速度；有的研究者則致力于改進 FP8 計算在特定模型中的應用，提高模型的精度和效率。這種開源共享的模式，使得 DeepEP 能夠不斷進化，推動 AI 技術的持續創新，讓更多人能夠受益于高效的 AI 計算技術。

（二）降低技術門檻，推動行業發展

DeepEP 的開源性質大大降低了使用高性能計算技術進行 AI 開發的門檻。以往，開發者可能需要花費大量時間和精力去開發自己的通信庫和優化計算內核，而現在，有了 DeepEP 這個現成的工具，開發者可以將更多的精力投入到模型的創新和應用的開發中。對于一些資源有限的研究團隊或初創企業來說，DeepEP 提供了一個低成本、高效能的解決方案，使得他們能夠在 AI 領域迅速開展研究和開發工作，推動整個 AI 行業的快速發展。

怎么在自己的 AI 項目中快速集成 DeepEP：

首先，確保你的開發環境滿足 DeepEP 的依賴要求，包括合適的 GPU 驅動、CUDA 版本等。從 DeepEP 的官方開源代碼庫（如 GitHub）下載最新版本的代碼。解壓代碼包后，進入項目目錄，根據官方文檔中的構建指南，使用相應的構建工具（如 CMake）進行編譯。在編譯過程中，注意配置與你的硬件環境和項目需求相匹配的參數，例如是否啟用特定的硬件加速功能、選擇合適的 FP8 計算模式等。編譯完成后，將生成的庫文件和頭文件正確鏈接到你的 AI 項目中。在項目代碼中，按照 DeepEP 的 API 文檔，引入相應的頭文件，并調用相關函數來初始化通信環境、設置計算參數等。例如，在使用 DeepEP 進行分布式訓練時，通過調用特定函數來創建通信組，配置節點間的通信方式，確保數據能夠在不同節點間正確傳輸。通過這些步驟，就可以在自己的 AI 項目中快速集成 DeepEP，享受其帶來的高效計算能力。