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DeepEP开源项目 – 高效MoE模型通信库

DeepEP是一个专为混合专家系统(MoE)和专家并行(EP)设计的通信库,提供高吞吐量和低延迟的GPU全互联内核,支持低精度运算,包括FP8格式。它是首个专为MoE模型训练与推理打造的...

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AI交流(进群备注:DeepEP)

DeepEP是一个专为混合专家系统(MoE)和专家并行(EP)设计的通信库,提供高吞吐量和低延迟的GPU全互联内核,支持低精度运算,包括FP8格式。它是首个专为MoE模型训练与推理打造的开源EP通信库,已在GitHub开源,并且与DeepSeek-V3论文中提出的组限制门控算法相匹配,为大规模分布式AI模型训练和推理加速。

DeepEP的特点:

  • 1. 高效优化的All-to-All通信
  • 2. 支持NVLink和RDMA的节点内/跨节点通信
  • 3. 训练及推理预填充阶段的高吞吐量计算核心
  • 4. 推理解码阶段的低延迟计算核心
  • 5. 原生支持FP8数据分发
  • 6. 灵活控制GPU资源,实现计算与通信的高效重叠
  • 7. 大幅提升MoE模型性能
  • 8. 支持开源使用

DeepEP的功能:

  • 1. 用于混合专家系统(MoE)的通信优化
  • 2. 支持专家并行(EP)的高效通信
  • 3. 提供高吞吐量和低延迟的GPU全互联内核
  • 4. 支持低精度运算,包括FP8格式
  • 5. 用于训练和推理预填充的高吞吐量内核
  • 6. 用于低延迟推理解码的内核
  • 7. 大规模分布式AI模型训练
  • 8. AI模型推理加速
  • 9. 低精度操作优化计算效率
  • 10. 在深度学习项目中集成以提高模型效率
  • 11. 作为研究工具,探索并行通信技术的最新进展

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