在科技界的持續關注下，一款名為DeepEP的創新開源項目于近日正式發布，該項目由DeepSeek團隊在繼DeepSeek后的第二天隆重推出。DeepSeek官方通過某社交平臺向公眾宣布，DeepEP作為全球首個專為MoE（專家混合）模型訓練和推理量身定制的EP（專家并行）通信庫，其誕生標志著通信技術在AI領域的又一次重大突破。

DeepEP以其卓越的性能和多樣化的功能吸引了業界的廣泛關注。它實現了高效的全對全（all-to-all）通信機制，不僅支持節點內部（intranode）的數據交換，還跨越節點（internode）進行通信，完美兼容NVLink和RDMA技術。這一特性確保了數據在復雜網絡環境下的流暢傳輸。

在訓練和推理過程中，DeepEP展現了其強大的計算能力。預填充（prefilling）階段采用高吞吐率計算核，顯著提升了數據處理速度；而在推理解碼（decoding）階段，則采用低延遲計算核，確保了實時響應的高效性。DeepEP原生支持FP8數據調度，這一低精度計算操作進一步降低了資源消耗，提升了整體性能。

尤為DeepEP在GPU資源管理方面展現出了極高的靈活性。通過巧妙的設計，它實現了計算與通信的重疊處理，有效提高了硬件資源的利用率。這意味著，在使用DeepEP進行MoE模型訓練和推理時，用戶能夠享受到更加流暢和高效的計算體驗。

DeepEP專為MoE和EP設計，其核心功能包括高吞吐、低延遲的全對全GPU計算核，這些計算核在MoE的dispatch和combine階段發揮著關鍵作用。它們不僅提升了數據傳輸速度，還確保了數據在處理過程中的準確性和穩定性。DeepEP對低精度計算操作的支持，使得它在處理大規模數據集時更加高效節能。

據APPSO的報道，DeepEP可以被形象地比喻為MoE模型的“通信管家”。它通過軟硬件的協同優化，實現了專家之間數據傳遞的快速與資源節約，從而大幅度提升了訓練和推理的效率。這一創新成果不僅為AI領域的研究者提供了強大的工具支持，也為未來的智能應用發展奠定了堅實的基礎。