混合专家模型（MoE）的崛起
混合专家模型（Mixture-of-Experts，MoE）近年来在人工智能领域崭露头角，成为提升模型性能的重要架构。MoE通过将多个专家网络组合在一起，每个专家负责处理特定类型的任务，从而在保持高效计算的同时，显著提升模型的泛化能力和鲁棒性。DeepSeek的MoE架构正是这一技术的杰出代表，其在自然语言处理和计算机视觉等领域的广泛应用，证明了MoE的强大潜力。
DeepEP：MoE的“AI快递高速路系统”
2025年2月25日，DeepSeek在“开源周”中推出了DeepEP通信库，这是专为MoE模型训练和推理设计的专家并行（Expert Parallelism，EP）通信库。DeepEP通过优化NVLink和RDMA技术，实现了极速传输、智能分拣与压缩，显著降低了训练成本并提升了推理速度。某自动驾驶公司借助DeepEP，节省了2亿元的训练成本，推理速度提升了3倍。
DeepEP的创新点
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高吞吐量的all-to-all GPU算子：这些算子主要用于实现MoE模型中的分发（dispatch）和合并（combine）操作，是MoE架构的核心通信环节。
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低精度计算支持：支持包括FP8在内的低精度计算，减少计算资源消耗并提高训练和推理速度。
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分组限制门控算法优化：优化后的算子专门处理跨异构网络域的带宽转发，如从NVLink域到RDMA域的数据转发。
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推理场景优化：针对延迟敏感的推理解码场景，实现了基于纯RDMA的低延迟算子，最小化通信延迟。
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创新的通信计算重叠方法：引入基于钩子（hook-based）的通信计算重叠方法，无需占用流式多处理器（SM）资源，进一步提高计算效率。
DeepEP的实际应用与影响
DeepEP的出现为MoE模型的训练和部署提供了重要支持。优化后的通信系统可使千亿参数模型的训练成本大幅降低。高吞吐量特性使其特别适用于模型训练和推理预填充（prefilling）阶段，显著提升效率。DeepEP支持节点内和节点间的通信，提供了更灵活的部署选择。该库支持对流式多处理器（SM）数量的精确控制，使资源分配更加高效。
未来展望
DeepEP的开源不仅打破了英伟达NVLink性能天花板，还推动了医疗、金融等领域的MoE模型落地。开源24小时内，DeepEP在GitHub上飙涨1500星，被誉为“AI从堆硬件转向智能优化的里程碑”。未来，随着技术的不断进步，我们有理由期待DeepEP在更多复杂任务和场景中的应用，为我们的生活带来更多的便利和惊喜。
通过DeepEP，DeepSeek再次证明了其在AI领域的创新能力，为混合专家模型的发展开辟了新的道路。
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