DeepSeek，重磅突发！

主要观点总结

DeepSeek宣布开源代码库DeepEP，它是首个用于MoE模型训练和推理的开源EP通信库。该库具有多个特点，包括高效的全员沟通、支持NVLink和RDMA、高吞吐量内核以及低延迟内核等。

关键观点总结

关键观点1: DeepEP是首个用于MoE模型训练和推理的开源EP通信库。

DeepSeek官方宣布了这一消息，强调了DeepEP的重要性和其在模型训练领域的创新性。

关键观点2: DeepEP具有高效的全员沟通特点。

这一特点有助于提升团队之间的协作效率，促进项目的顺利进行。

关键观点3: DeepEP支持节点内和节点间的NVLink和RDMA。

这一技术特点使得DeepEP在数据传输和通信方面更加高效，有助于提升模型的训练速度。

关键观点4: DeepEP具备用于训练和推理的高吞吐量内核和低延迟内核。

这些内核能够帮助用户更快速地完成模型训练和推理任务，提升整体性能。

关键观点5: DeepEP支持原生FP8调度和灵活的GPU资源控制。

这些特点使得DeepEP更加灵活和高效，能够满足不同用户的需求。

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