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
相关导航
暂无评论...