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在大规模模型训练与推理 领域，通信效率一直是制约性能的关键瓶颈。今天，我们怀着激动的心情宣布：DeepSeek开源周第二弹 迎来里程碑式突破——DeepEP（DeepSeek Efficient Parallel） 正式开源！这是全球首个专注于MoE（Mixture of Experts）模型训练与推理的高性能通信库 ，旨在为开发者提供极致的效率优化与灵活的资源控制！
项目地址：https://github.com/deepseek-ai/DeepEP
截止小编发文，项目star数 已经来到了1800 ，而昨天开源的FlashMLA短短24小时star数 已经来到了8400 ，火的一塌糊涂。
有人评论说最近这些天好像过了一百年似的
还有人评论这才是真正的开源AI
🌟 DeepEP 核心亮点速览
- ✅ 全交换通信（All-to-All）效率革命
专为MoE模型设计，针对All-to-All通信模式深度优化，突破传统通信库的带宽限制，实现超低延迟与超高吞吐 ，轻松应对千亿参数级模型训练。 - ✅ 跨节点+节点内无缝支持
基于NVLink高速互联 与RDMA远程直接内存访问 技术，无论是单机多卡还是跨节点集群，均能发挥极致性能，支持超大规模分布式训练。 - ✅ 训练推理双场景优化
- 训练场景 ：高吞吐预填充（Prefilling）内核，加速数据预处理与模型前向传播。
- 推理场景 ：超低延迟解码（Decoding）内核，响应速度提升数倍，实时推理体验更流畅。
-
✅ 原生FP8支持，算力利用率拉满
率先集成FP8数据格式通信调度，显著降低显存占用与通信开销，让AI硬件的算力潜能彻底释放！ -
✅ 计算-通信重叠，资源分配更智能
动态调控GPU计算与通信资源占比，实现零空闲等待 的流水线并行，训练效率提升高达30%！
更多信息请参见 GitHub 代码库。
DeepSeek的列车不会停止！ 最后，你觉得DeepSeek第三弹会开源什么内容呢，让我们一起期待吧！
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