2月25日,DeepSeek在开源活动中发布了首个用于MoE模型训练和推理的EP通信库——DeepEP。该库具备高效全到全通信、支持NVLink和RDMA技术、高吞吐量内核、低延迟内核及FP8数据格式支持等特点。DeepEP专为MoE和EP设计,提供高吞吐量和低延迟的all-to-all GPU内核,支持低精度计算,并兼容组限制门控算法。它还采用了通信与计算重叠方法,优化推理解码速度。要求包括Hopper GPUs、Python 3.8+、CUDA 12.3+及PyTorch 2.1+。详情可访问GitHub:
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