今天，DeepSeek 在继 FlashMLA 之后，推出了第二个 OpenSourceWeek 开源项目——DeepEP。
作为首个专为MoE（Mixture-of-Experts）训练与推理设计的开源 EP 通信库，DeepEP 在EP（Expert Parallelism）领域迈出了重要一步，旨在为 MoE 模型提供低时延、高带宽、高吞吐的卡间和节点间通信能力。
根据测试结果，DeepEP 在节点内部的多卡通信中表现接近带宽上限，同时节点间通信效率也显著提升。
什么是EP？
在深入了解 DeepEP 之前，我们需要先理解什么是 EP。
EP 是一种专为 MoE 设计的分布式计算方法。而 MoE 是一种基于 Transformer 的模型架构，采用稀疏策略，使其相比传统的密集模型在训练时更加轻量化。在这种 MoE 神经网络架构中，每次仅使用模型中部分组件（称为“专家”）来处理输入。
这种方法具有多项优势，包括更高效的训练、更快的推理速度，即使模型规模更大依然如此。换句话说，在相同的计算资源预算下，与训练一个完整的密集模型相比，MoE 可以支持更大的模型或更大的数据集。
MoE 模型通过动态路由机制将输入分配到不同的专家子网络（Expert Sub-network），而 EP 则将这些专家子网络分配到多个计算设备上，从而显著提升大规模模型的计算效率。
四大主流分布式并行策略
目前，主流的分布式并行策略主要包括以下四种。
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Data Parallelism (DP)
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核心：复制模型副本，分割输入数据。
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优势：实现简单，计算负载均衡。
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限制：显存占用高，不适用于超大规模模型。
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Tensor Parallelism (TP)
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核心：矩阵维度切割，分布式存储参数。
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优势：突破单卡显存限制。
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限制：通信密集，需要高速互联。
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Pipeline Parallelism (PP)
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核心：模型分层流水作业。
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优势：支持千亿级参数部署。
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限制：存在计算间隙（流水线气泡）。
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Expert Parallelism (EP)
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核心：支持大参数的MoE模型高效推理和训练。
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优势：有更好的模型切分灵活性，更加细粒度。
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限制：只能在MoE模型上使用。
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EP如何加速MoE模型推理？
EP 在大语言模型推理加速中的重要性源于其对 MoE 的高效切分能力。当模型采用 MoE 结构且专家数量达到数百量级（如 320 个专家）时，EP 可将不同专家分配到独立计算节点，其并行粒度与专家数量直接匹配。
相比之下，TP 依赖 Attention 层的多头机制切分（例如典型 32 头配置），在扩展到 64 卡及以上规模时，因切分维度不足（32 < 64）难以充分利用硬件资源。EP 通过专家维度的切分，TP一般按照 Attention Heads 的维度进行切分，切分出的数量只能是32的约数，使得超大规模集群（如 64+ 卡）的负载分配更均衡，从而实现更优的推理吞吐量。
DeepEP：专为 MoE 与 EP 定制的通信库
DeepEP 是一款专为 MoE 和 EP 定制的通信库，具备以下核心优势：
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高效优化的 All-to-All 通信 DeepEP 提供了高效的 All-to-All 通信内核，能够显著减少数据传输的瓶颈，确保在分布式环境中不同专家之间的信息交换更加顺畅。
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支持 NVLink 和 RDMA 的节点内 / 跨节点通信 DeepEP 支持 NVLink 和 RDMA 技术，能够实现节点内和跨节点的高效通信。NVLink 提供了高达 160 GB/s 的带宽，而 RDMA 则支持跨节点的低延迟数据传输，满足大规模分布式训练的需求。
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高吞吐量计算核心 针对训练和推理预填充阶段，DeepEP 提供了高吞吐量的计算核心，确保在大规模数据处理时能够保持高效的计算性能。
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低延迟计算核心 对于推理解码阶段，DeepEP 提供了基于 RDMA / Infiniband 的低延迟计算核心，最大限度地减少了推理延迟，适合对延迟敏感的应用场景。
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原生支持 FP8 数据分发 DeepEP 原生支持 FP8 数据分发，能够在保持精度的同时减少数据传输量，进一步提升了通信效率。
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灵活控制 GPU 资源 DeepEP 提供了灵活的 GPU 资源调度机制，能够实现计算与通信的高效重叠，避免资源浪费，提升整体性能。
DeepEP的性能表现
DeepEP 在节点内和跨节点通信中的性能表现显著，尤其在 NVLink 和 RDMA 混合架构下展现出高效的数据传输能力。DeepEP 在两种典型场景下的性能测试结果：
常规内核性能（NVLink 和 RDMA 转发）
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测试环境：
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GPU：H800（NVLink 最大带宽约 160 GB/s）
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网络：CX7 InfiniBand 400 Gb/s RDMA 网卡（最大带宽约 50 GB/s）
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配置：遵循 DeepSeek-V3/R1 预训练设置（每批次 4096 tokens，隐藏层 7168，top-4 组，top-8 专家，FP8 分发和 BF16 聚合）
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性能数据：
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节点内通信接近 NVLink 最大带宽（160 GB/s），表现出极高的数据传输效率。
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跨节点通信在 RDMA 网络下保持稳定带宽，满足大规模分布式训练需求。
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低延迟内核性能（纯 RDMA）
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测试环境：
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GPU：H800
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网络：CX7 InfiniBand 400 Gb/s RDMA 网卡（最大带宽约 50 GB/s）
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配置：遵循典型 DeepSeek-V3/R1 生产环境设置（每批次 128 tokens，隐藏层 7168，top-8 专家，FP8 分发和 BF16 聚合）
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性能数据：
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低延迟内核在纯 RDMA 模式下实现了微秒级延迟，适合对延迟敏感的推理解码任务。
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即使在高并行度（#EP=256）下，RDMA 带宽仍保持稳定，确保高效的数据传输。
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DeepEP的应用场景
DeepEP 适用于多种 MoE 模型的训练和推理场景，特别是在大规模分布式训练中，DeepEP 能够显著提升通信效率，减少训练时间。以下是 DeepEP 的主要应用场景：
MoE 模型训练 DeepEP 的高吞吐量计算核心和高效的 All-to-All 通信机制，能够显著加速 MoE 模型的训练过程，尤其是在多机多 GPU 环境下。
推理预填充阶段 在推理的预填充阶段，DeepEP 的高吞吐量计算核心能够快速处理大量数据，确保推理过程的高效性。
推理解码阶段 对于推理解码阶段，DeepEP 的低延迟计算核心能够最大限度地减少推理延迟，适合对实时性要求较高的应用场景。
PPIO派欧云始终专注于探索多种并行策略，不断提升推理效率，旨在为客户提供更快的推理速度和更低的计算成本。
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