DeepSeek 开源记-第2天-DeepEP

DeepSeek 开源工作第2天

🚀 Day 2 of #OpenSourceWeek: DeepEP

Excited to introduce DeepEP - the first open-source EP communication library for MoE model training and inference.

✅ Efficient and optimized all-to-all communication
✅ Both intranode and internode support with NVLink and RDMA
✅ High-throughput kernels for training and inference prefilling
✅ Low-latency kernels for inference decoding
✅ Native FP8 dispatch support
✅ Flexible GPU resource control for computation-communication overlapping

🔗 GitHub: https://github.com/deepseek-ai/DeepEP

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🚀 第1天 #OpenSourceWeek：DeepEP

很高兴介绍DeepEP-第一个用于MoE模型训练和推理的开源EP通信库。

✅ 高效和优化的全方位通信
✅ NVLink和RDMA支持内节点和节点间
✅ 用于训练和推理预填充的高通量内核
✅ 用于推理解码的低延迟内核
✅ 原生FP8调度支持
✅ 灵活的GPU资源控制，computation-communication重叠

🔗 GitHub：https://github.com/deepseek-ai/DeepEP

DeepEP 开源项目介绍

DeepEP是一个高效的专家并行(Expert Parallel)通信库，主要用于大规模分布式机器学习系统中的MoE(Mixture of Experts)模型训练。

项目架构

DeepEP/
├── csrc/           # C++/CUDA 源代码
├── deep_ep/        # Python 包
├── tests/          # 测试用例
└── third-party/    # 第三方依赖

核心特性

1. 多级通信支持

   • 节点内通信(Intranode): 使用CUDA IPC实现
   • 节点间通信(Internode): 基于NVSHMEM实现
   • 低延迟模式(Low Latency): 针对性能优化的特殊模式

2. 关键组件

• : 核心实现文件，包含：

  • Buffer类：管理通信缓冲区
  • 数据分发(Dispatch)和组合(Combine)操作
  • 事件同步机制

• : 配置相关定义

  • 缓冲区大小配置
  • 低延迟模式布局
  • 内存对齐等参数

3. 优化特性

• 异步操作支持
• 流水线优化
• 内存布局优化
• CUDA流管理
• 原子操作优化

4. Python接口

通过提供Python绑定：

• Buffer类封装
• 事件重叠管理
• 配置接口

技术特点

1. 高效通信

• 使用CUDA IPC实现节点内快速通信
• 采用NVSHMEM实现高效节点间通信
• 支持异步操作和事件同步

2. 内存管理

• 精细的缓冲区管理
• 支持FP8/BF16等多种数据类型
• 内存对齐和缓存优化

3. 性能优化

• 流水线并行
• 异步执行
• 低延迟模式
• 原子操作优化

许可证

该项目采用MIT许可证，但有一个例外：涉及NVSHMEM的代码（包括csrc/kernels/ibgda_device.cuh和third-party/nvshmem.patch）受NVSHMEM SLA约束。

使用场景

主要应用于大规模分布式机器学习系统中的MoE模型训练，特别适合：

1. 多GPU训练环境
2. 需要高效专家并行的场景
3. 对通信延迟敏感的应用

这是一个专注于解决分布式机器学习中专家并行通信问题的专业库，通过多种优化手段实现了高效的数据交换和同步。

DeepSeek 开源组织及X账号

• https://github.com/deepseek-ai
• https://x.com/deepseek_ai