在人工智能领域，混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）因其高效的任务处理能力而备受关注。DeepSeek在最近的开源周中，发布了多个与MoE模型相关的开源项目，展示了其在AI训练与推理中的技术突破。本文将深入探讨这些开源项目的技术细节及其对行业的影响。
DeepEP：MoE模型的高效通信库
DeepEP是DeepSeek开源的第一个用于MoE模型训练和推理的专家并行（Expert Parallelism, EP）通信库。它实现了高效且优化的全对全通信，支持包括FP8在内的低精度运算，适配现代高性能计算需求。
DeepEP的核心功能
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高效优化的All-to-All通信：确保数据在多个“专家”子模型之间快速传递。
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支持NVLink和RDMA的节点内/跨节点通信：优化数据传输，减少延迟。
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训练及推理预填充阶段的高吞吐量计算核心：提升处理速度。
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推理解码阶段的低延迟计算核心：满足延迟敏感场景的需求。
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原生支持FP8数据分发：减少存储和计算开销。
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灵活控制GPU资源：实现计算与通信的高效重叠。
DeepGEMM：FP8高效通用矩阵乘法库
DeepGEMM是DeepSeek开源的另一个重要项目，专注于FP8高效通用矩阵乘法（GEMM），主要满足普通矩阵计算以及混合专家（MoE）分组场景下的计算需求。
DeepGEMM的技术亮点
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FP8张量核心积累的精度问题：采用CUDA核心的两级积累方法，防止误差累积。
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JIT（即时编译）和Hopper张量核心的绝配：动态编译和优化代码，充分发挥硬件性能。
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简洁且易于学习的资源：代码大约有300行左右，适用于学习Hopper FP8矩阵乘法和优化技术。
行业影响与未来发展方向
DeepSeek的开源项目不仅在技术上实现了突破，也对行业产生了深远影响。以下是几个关键点：
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技术创新的可验证性：开源项目展示了DeepSeek在AI训练与推理中的技术实力，有效驳斥了对其训练成本“撒谎”的质疑。
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推动AGI的发展：开源路线为全人类带来了福音，推动了人工通用智能（AGI）的发展。
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商业化挑战：尽管DeepSeek在技术上取得了显著成就，但其商业化道路仍面临挑战。
结论
DeepSeek的开源周不仅展示了其在MoE模型训练与推理中的技术突破，也为行业带来了新的思考。通过开源DeepEP和DeepGEMM等项目，DeepSeek不仅提升了自身的技术实力，也为整个AI行业的发展做出了重要贡献。未来，随着这些技术的进一步应用和优化，我们有理由相信，DeepSeek将继续在AI领域引领潮流。
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