DeepSeek开源DeepEP，如何改变AI算力格局？

DeepEP的开源意义重大

开源引发轰动

DeepSeek开源DeepEP在开源界引起了巨大的轰动。2月25日开源当天，GitHub上就飙出1500星的收藏量。这表明它在业内受到了广泛的关注和认可。这个全栈通信库是全球首个面向MoE模型的，在AI发展的当下，其开源就像是给众多开发者和研究人员送上了一份大礼。它直接针对AI算力焦虑这一痛点，让人们看到了解决AI发展瓶颈的希望。

与当前AI需求的契合

在当今的AI领域，算力是非常关键的因素。随着模型越来越复杂，数据量越来越大，对于算力的要求也在不断提高。而DeepEP的开源，正好满足了这一需求。它为提升AI的计算效率、降低成本等提供了新的思路和解决方案。就像在AI发展的道路上，点亮了一盏明灯，指引着大家朝着更高效的方向前进。

DeepEP的独特技术特点

对NVLink的优化

DeepEP的一个重要特点就是对NVLink的优化。NVLink是英伟达开发的一种重要技术，在推动大模型发展方面有着关键的作用。而DeepEP则将其玩出了新高度。它使得在同个服务器的GPU之间的数据传输速度大幅提升，达到每秒158个GB的高速。这就好比将传统的运输方式升级为超高速的磁悬浮运输，极大地提高了数据传输的效率。

低延迟内核的RDMA技术

DeepEP所包含的RDMA技术的低延迟内核也是一大亮点。在不同服务器之间的数据传输上，它展现出了非凡的能力。每架网卡运力达每秒47个集装箱，并且可以实现计算与通信重叠，不需要停机等待。这就像不同城市之间的货物运输有了超级快递通道，能够快速且高效地完成数据的传递，大大减少了延迟。

智能分拣系统

DeepEP的“调度-组合”系统是一个智能分拣黑科技。在处理数据分发给不同子网络时，它的表现远超传统方式。在训练预填充模式下，4096个数据包能同时智能分拣。在推理预填充模式下，128个加急包裹走快速通道，163微秒就能送达。而且还能根据流量情况动态变轨，适应不同场景需求，就像拥有一个智能的快递分拣大脑。

FP8“缩骨术”

DeepEP的FP8“缩骨术”相当神奇。与普通的FP32/FP16格式相比，它能够将数据压缩成微型胶囊的FP8格式。这样一来，同样的资源下能运输更多的数据，就像卡车能多装3倍货物一样。并且这些数据到达目的地后还能自动恢复原状，节省了时间和资源，提高了整体的数据处理和传输效率。

DeepEP的实测效果与开源影响

实测效果显著

DeepEP在DeepSeek自家的H800GPU集群上进行了实测。结果显示同城货运速度提升了3倍，跨城的延迟降低到人类难以感知的程度。最令人惊叹的是实现了真正的“无感传输”，这就像快递在不知不觉中就被送达了目的地，极大地提高了数据传输的流畅性和效率。

开源对AI成本的影响

DeepSeek开源DeepEP对AI成本有着重要的影响。在之前开源FlashMLA之后，再次开源DeepEP。这有助于缓解产业链上下游的成本焦虑。比如之前按照潞晨科技创始人尤洋的估算，在MaaS模式下机器成本很高，亏损严重。而DeepEP等开源成果可以降低对GPU数量的需求，原本需要2000台GPU的重型任务，现在几百台就能完成，从而降低成本。

DeepSeek的开源举措，无论是DeepEP还是之前的FlashMLA，都为AI领域的发展注入了新的活力。在解决AI算力焦虑、降低成本等方面有着不可忽视的作用，未来有望推动AI朝着更高效、更经济的方向发展。

相关问答

DeepEP开源为什么在GitHub上瞬间获得高收藏量？

因为它直接解决AI算力焦虑，是全球首个面向MoE模型的全栈通信库，在AI发展中意义重大，所以受到广泛关注而获得高收藏量。

DeepEP对NVLink的优化有什么实际意义？

它能大幅提升同个服务器GPU间的数据传输速度到每秒158GB，就像升级运输方式为磁悬浮，极大提高数据传输效率，推动大模型发展。

RDMA技术的低延迟内核是如何减少延迟的？

它使网卡运力达每秒47个集装箱，能实现计算与通信重叠，不需要停机等待，像超级快递通道快速高效传递数据，从而减少延迟。

DeepEP的智能分拣系统在推理预填充模式下有何优势？

在推理预填充模式下，128个加急包裹能走VIP通道，163微秒送达，比人眨眼快5倍，还能动态变轨适应不同场景需求。

FP8“缩骨术”是如何节省资源的？

FP8“缩骨术”将数据压缩成微型胶囊格式，同样资源下能运输更多数据，到达目的地后自动恢复原状，像卡车多装货一样节省资源。

DeepSeek开源DeepEP对MaaS模式有什么改变？

可降低对GPU数量需求，原本2000台GPU的任务现在几百台就能完成，降低成本，改善MaaS模式下高成本亏损的状况。