DeepEP 是由 DeepSeek 开源的一款高性能通信库，专为混合专家模型（MoE）和专家并行（EP）设计，提供高吞吐量和低延迟的通信解决方案，显著提升大规模分布式训练和推理的效率。
一、主要功能
高效通信优化：
提供高吞吐量的全对全 GPU 内核，支持 NVLink 和 RDMA 通信，优化节点内和节点间的通信效率。
在 H800 GPU 和 400 Gb/s InfiniBand 网络环境下，节点内通信（NVLink）性能可达 153-158 GB/s，跨节点通信（RDMA）性能可达 43-47 GB/s。
低延迟推理解码：
针对延迟敏感的推理场景，提供纯 RDMA 的低延迟核心，分发操作延迟仅为 163-194 微秒，合并操作延迟为 318-369 微秒。
低精度运算支持：
支持 FP8 等低精度格式，显著降低内存需求并提升计算效率。
通信-计算重叠：
通过基于钩子的通信-计算重叠方法，实现通信过程不占用 GPU 计算资源（SM），进一步提升推理效率。
非对称带宽转发优化：
针对 NVLink 到 RDMA 的非对称通信场景进行优化，提升异构网络下的传输性能。
二、技术原理
分层通信模型：
采用分层通信模型，分发阶段通过原子操作动态分配 token 到专家，组合阶段基于元数据快速聚合结果。
低延迟内核设计：
使用纯 RDMA 传输和双缓冲机制，实现低延迟和零 CUDA 核占用。
多精度调度：
支持 FP8 分发和 BF16 合并，动态切换精度以适应不同计算需求。
资源控制与优化：
提供灵活的 GPU 资源控制策略，支持通信与计算的高效重叠，避免资源闲置。
三、应用场景
大规模模型训练：
适用于混合专家模型（MoE）的分布式训练，显著提升训练效率。
实时推理解码：
优化推理过程，降低延迟，适用于对实时性要求较高的场景。
高性能计算：
支持 Hopper GPU 架构和 InfiniBand 网络，适用于高性能计算环境。
智能客服与金融领域：
提升智能客服系统的响应速度，优化金融领域的风险评估和报告生成。
四、使用方法
环境准备：
硬件：支持 Hopper 架构的 GPU（如 H100、H800），需要 NVLink 和 RDMA 网络。
软件：Python 3.8 及以上，CUDA 12.3 及以上，PyTorch 2.1 及以上。
安装步骤：
安装定制版 NVSHMEM：
bash
复制
git clone https://github.com/NVIDIA/nvshmem
cd nvshmem && git apply DeepEP/third-party/nvshmem.patch
make -j 16 && make install
安装 DeepEP：
bash
复制
NVSHMEM_DIR=/path/to/nvshmem python setup.py install
基础使用示例：
Python
复制
import deep_ep
buffer = deep_ep.Buffer(
group=dist.group.WORLD,
num_nvl_bytes=1e9, # NVLink 缓冲区 1GB
num_rdma_bytes=2e9 # RDMA 缓冲区 2GB
)
recv_data, metadata = buffer.dispatch(input_tensor, expert_indices, num_experts=64)
expert_output = experts[metadata.expert_id](recv_data)
combined_result = buffer.combine(expert_output)
五、适用人群
AI 研究人员与开发者：
需要优化 MoE 模型训练和推理效率的开发者。
高性能计算团队：
需要高效通信支持的大规模分布式计算团队。
企业技术团队：
需要提升智能客服和金融风险评估系统性能的企业。
六、优缺点介绍
优点：
高性能：显著提升通信效率，支持高吞吐量和低延迟。
低精度支持：支持 FP8 等低精度格式，降低资源消耗。
资源优化：通信过程不占用 GPU 计算资源，最大化资源利用率。
易于集成：提供清晰的 Python API，易于集成到现有系统。
缺点：
硬件依赖：需要特定的硬件支持（如 Hopper GPU 和 RDMA 网络），限制了适用范围。
复杂性：安装和配置过程较为复杂，需要一定的技术背景。
生态适配：目前仍处于早期阶段，生态适配可能不够完善。
分类标签：高性能计算、通信优化、混合专家模型、低延迟推理、分布式训练