标题：榨干每块GPU，DeepSeek开源第二天带来降本增效神器

DeepSeek开源周进入第二天，持续推动AI大模型基础建设。今天，DeepSeek发布了DeepEP，一款专为混合专家系统（MoE）和专家并行（EP）设计的通信库。

DeepEP的设计灵感源自DeepSeek-V3论文中的群组限制门控算法（group-limited gating），该算法有助于高效分配任务给不同“专家”。

DeepEP的亮点包括： - 高效优化的全员协作通道 - 专为训练和推理预设的高吞吐核心 - 专为推理解码设计的低延迟核心 - 原生支持FP8智能压缩传输 - 灵活调控GPU资源，实现边计算边传输

DeepEP在MoE模型通信技术上取得突破，尤其在GPU内核优化方面。它提升了MoE模型的性能和效率，适用于大规模AI训练和推理。

MoE模型就像班级大扫除时的值日团队，每个成员负责不同的任务。但现实中的协作问题可能导致效率低下。DeepEP通过“专家小组分工”（group-limited gating）解决了这个问题，不让计算资源浪费，根据任务量动态调节GPU计算资源。

此外，DeepEP优化了跨域带宽转发，如同给GPU配备了专属直升机送货，减少了数据传输的等待时间。这使GPU能更高效地完成任务，从而显著提升训练和推理效率。

DeepEP适用于多种应用场景，包括自然语言处理、代码生成和推荐系统等，为这些领域的模型提供了更高的性能和效率。