主要观点总结

DeepSeek宣布开源代码库DeepEP，这是首个用于MoE模型训练和推理的开源EP通信库。DeepEP支持高效全员沟通，包括节点内和节点间的NVLink和RDMA通信。它提供用于训练和推理的高吞吐量内核，以及用于推理解码的低延迟内核。此外，它还支持原生FP8调度和灵活的GPU资源控制，实现计算与通信的重叠。

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。

该库的主要功能包括高效的全员沟通，节点内和节点间的通信支持NVLink和RDMA。

关键观点2: DeepEP提供用于训练和推理的高吞吐量内核。

通过使用DeepEP，用户可以更有效地进行模型训练和推理工作。

关键观点3: DeepEP还具备用于推理解码的低延迟内核。

这一特性使得DeepEP在推理解码方面表现优异，提高了响应速度。

关键观点4: DeepEP支持原生FP8调度和灵活的GPU资源控制。

这些特性使得DeepEP能够更有效地管理GPU资源，提高计算性能。

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