DeepSeek再次重磅开源DeepEP：开源世界里的 AI 通信 “新引擎”

DeepSeek （Paper Review: DeepSeek-R1——强化学习驱动的大语言模型推理能力提升）作为 AI 领域的重要参与者，在其开源周活动中推出的 DeepEP，犹如一颗投入湖面的巨石，在 AI 社区激起层层涟漪。这一开源的专家混合（MoE，Mixture of Experts）模型训练和推理通信库，以其独特的功能特性和深远的意义，正逐渐改变着 AI 开发的格局。

一、DeepSeek 开源周：DeepEP 的诞生舞台

DeepSeek 在 AI 领域实力强劲，其发起的开源周活动意义非凡。开源周首日，DeepSeek 推出了 FlashMLA—— 一种极为快速的大语言模型架构，吸引了众多目光。而在第二天，DeepEP 的亮相更是成为焦点。这一开源周活动充分彰显了 DeepSeek 对透明度、协作以及创新的执着追求。

在当今的 AI 竞争环境中，开源项目扮演着至关重要的角色。像 DeepEP 这样的开源项目，打破了尖端技术的使用壁垒，让全球的开发者、研究人员和企业都能基于 DeepSeek 的创新成果进行开发。无论是用于医疗诊断的 AI 模型，还是天气预报、国防模拟等领域，DeepEP 都为开发者提供了强大助力。而且，它在 GitHub 上开源，方便人们深入研究和贡献代码，这种开放的模式极大地促进了技术的传播与发展。

二、DeepEP 的卓越特性：革新 AI 通信的关键所在

（一）高效的全对全通信助力 MoE 模型

MoE 模型是 AI 架构中的佼佼者，它通过将任务分配给专门的 “专家” 模型，有效提升了效率和性能。但在训练和运行过程中，该模型需要节点之间进行无缝通信，这既包括单台机器内部（节点内）的通信，也涵盖多台机器之间（节点间）的通信。DeepEP 采用优化的全对全通信方式，成功解决了这一难题，确保数据能够流畅、快速地传输。

在医疗研究领域，海量的医疗数据需要 AI 模型进行分析处理。例如在基因测序数据分析中，数据量巨大且复杂，MoE 模型若要高效处理这些数据，节点间的通信效率至关重要。DeepEP 的全对全通信优化，为 MoE 模型在处理此类大规模数据时提供了有力保障，使其能够更好地应对实际应用中的挑战，推动 AI 在医疗领域的深入发展。

（二）NVLink 和 RDMA 技术加持节点连接

DeepEP 的优势不止于基本通信，它还利用 NVLink 和 RDMA 等前沿技术，支持节点内和节点间的连接。NVLink 是 NVIDIA 的高速互连技术，RDMA 则能降低数据传输延迟，对于大规模 AI 系统而言，它们是提升性能的关键。

以全球天气预报模型为例，预测全球天气需要处理来自世界各地的海量气象数据，数据传输的速度和稳定性直接影响到预测的准确性和时效性。DeepEP 借助 NVLink 和 RDMA 技术，保障了系统在处理这些大规模数据传输时不会出现瓶颈，提高了预测的速度和可靠性。这一特性对于像灾难响应这样对时间要求极高的领域意义重大，能为及时做出决策提供有力支持。

（三）高吞吐量和低延迟内核提升性能

DeepEP 不仅实现了节点连接，还对数据在节点间的传输进行了优化。它包含用于训练和推理预填充的高吞吐量内核，以及用于推理解码的低延迟内核。简单来说，在训练过程中，高吞吐量内核能够快速处理大批量数据，加速模型的学习进程；在实时推理阶段，低延迟内核则能确保系统迅速响应。

以聊天机器人为例，使用 DeepEP 的聊天机器人，借助低延迟内核，用户能够得到快速回复，提升使用体验；而高吞吐量内核则保证模型随着时间推移不断学习和改进，变得更加智能。这就如同为 AI 项目配备了一台强大的引擎，使其性能得到显著提升。

（四）原生 FP8 调度支持顺应技术发展

DeepEP 的原生 FP8（Floating Point 8）调度支持是一大亮点。FP8 是一种新型数据格式，它能够减少内存使用并加快计算速度，非常适合大规模 AI 模型。DeepSeek 将这一特性融入 DeepEP，为该库在未来 AI 硬件和算法发展中奠定了坚实基础。

随着 AI 模型规模越来越大、复杂度越来越高，对计算资源的需求也日益增长。使用 FP8 格式，开发者可以更高效地训练和运行模型，节省计算资源和能源。在当前科技领域注重可持续发展的背景下，这一特性显得尤为重要，既符合环保理念，又能降低开发成本。

（五）灵活的 GPU 资源控制优化工作流程

DeepEP 还提供灵活的 GPU 资源控制功能，允许开发者重叠计算和通信任务。这意味着 GPU 在进行计算的同时，可以同步进行数据的发送或接收，减少了设备的空闲时间，提高了整体性能。

在管理大规模 AI 项目的 GPU 集群时，这一功能的优势尤为明显。例如在深度学习的图像识别项目中，需要处理大量图像数据，GPU 资源的高效利用至关重要。通过 DeepEP 的灵活 GPU 资源控制，能够合理分配 GPU 资源，节省时间和成本，满足不同规模项目的需求。

三、DeepEP 在开源 AI 领域的独特地位

（一）填补 MoE 模型开发的通信空白

MoE 模型因其相较于传统单一模型的高效性，正逐渐受到广泛关注。然而，大规模构建和部署 MoE 模型时，通信开销成为了一大难题。DeepEP 专门针对这一问题，提供了用于专家并行（EP）通信的库，这是其区别于其他通用通信库的关键所在。

通用通信库在面对 MoE 模型的复杂通信需求时，往往难以做到精准适配。而 DeepEP 则像是为 MoE 模型量身定制的工具，能够完美契合其通信需求，有效提升开发效率和模型性能，为 MoE 模型的大规模应用提供了有力支持。

（二）开源特性促进技术创新与信任构建

DeepSeek 将 DeepEP 开源的决策，对 AI 社区而言是一项重大利好。通过在 GitHub 上开源，全球开发者都可以使用、改进和基于它进行二次开发。这种协作模式为创新注入了强大动力，尤其是对于那些资源有限、无法独立开发此类工具的小型团队或组织来说，他们可以借助 DeepEP 快速开展 AI 项目。

同时，开源项目具有高度的透明度，社区成员可以对技术进行审核和验证。在当前 AI 伦理和问责备受关注的时代，DeepSeek （基于 DeepSeek 从零构建 ReAct AI 智能体（文末含代码））的这一举措有助于建立用户对其技术的信任，推动更多人采用 DeepEP 进行开发，进一步扩大其在 AI 领域的影响力。

（三）助力全球 AI 竞争中的技术领先

在全球 AI 竞争日益激烈的背景下，DeepSeek 的 DeepSeek - R1 等模型已经引起了广泛关注，DeepEP 的发布更是表明 DeepSeek 在这场竞争中不仅积极参与，还致力于引领行业发展。

中国的 AI 企业，如 DeepSeek，在政府支持下不断取得重大进展。DeepEP 作为开源工具推出，不仅巩固了 DeepSeek 自身在 AI 领域的地位，还为其他开发者提供了创新的平台。这种策略有可能重塑全球 AI 基础设施的发展格局，尤其是在一些受繁琐法规限制、技术发展相对缓慢的地区，DeepEP 的开源模式有望为其带来新的发展思路和机遇。

四、开启 DeepEP 开发之旅：实用指南

（一）访问 GitHub 仓库获取资源

想要尝试 DeepEP 的开发者，首先可以访问 DeepSeek 在 GitHub 上的仓库（https://github.com/deepseek-ai/DeepEP ）。在这里，开发者可以获取到 DeepEP 的源代码、详细的文档以及丰富的社区资源。仓库中提供的安装说明和示例实现，为开发者快速上手提供了便利，即使是初次接触 DeepEP 的人也能根据这些资源顺利开启开发之旅。

（二）深入研究文档掌握功能

DeepEP 的文档内容丰富，详细介绍了其各项功能，包括如何利用 NVLink、RDMA 以及 FP8 支持等。无论是经验丰富的 AI 开发者，还是刚踏入 AI 领域的新手，都能从文档中获得清晰的指导，帮助他们快速了解并运用 DeepEP 的强大功能，在实际项目中充分发挥 DeepEP 的优势。

（三）借助 Apidog 进行测试与集成

在 AI 开发过程中，测试和集成是重要环节。开发者可以借助 Apidog 这样的工具，将 DeepEP 集成到自己的工作流程中进行测试。Apidog 提供了免费下载，通过使用它，开发者能够更方便地构建、测试和部署与 DeepEP 相关的 API，以及其他 AI 项目的 API，进一步提升开发效率。

五、DeepEP 的深远影响：推动 AI 未来发展

DeepSeek （深度解析 DeepSeek R1：强化学习与知识蒸馏的协同力量）在开源周第二天推出 DeepEP，这不仅仅是一个技术成果的展示，更是朝着构建更加协作、开放和强大的 AI 未来迈出的重要一步。

对于开发者而言，DeepEP 提供了一系列高效的工具，帮助他们解决在 MoE 模型开发过程中遇到的通信难题，降低开发成本，提高开发效率。研究人员可以利用 DeepEP 更深入地探索 AI 技术，推动学术研究的发展。而对于技术爱好者来说，DeepEP 则为他们提供了一个学习和实践的平台，让他们能够更近距离地接触和了解前沿的 AI 技术。

DeepSeek 的 DeepEP 作为一款创新的开源通信库，凭借其在 MoE 模型通信方面的卓越性能、开源特性以及对 AI 未来发展的推动作用，无疑将在 AI 发展历程中留下浓墨重彩的一笔。它为 AI 开发者、研究人员和技术爱好者打开了一扇通往更高效、更智能 AI 世界的大门，值得人们深入探索和积极应用。