DeepSeek再出王炸，开源通信库DeepEP：AI算力焦虑的终结者

DeepSeek进行了其开源周第三日的发布——DeepGEMM。这是一个支持密集和MoE（专家混合模型）GEMM（通用矩阵乘法）的FP8 （8位浮点数）GEMM库，为V3/R1训练和推理提供支持。

DeepSeek发布DeepEP

2025年2月25日，人工智能领域再次迎来重大突破。中国AI公司DeepSeek宣布开源全球首个面向MoE模型的全栈通信库DeepEP，这一举措立即在业界引发强烈反响。DeepEP的问世不仅为AI行业带来了技术革新，更有望从根本上解决当前AI发展面临的算力瓶颈问题。

NVLink优化：重塑GPU间通信

DeepEP最引人注目的特点之一是对NVLink技术的深度优化。NVLink作为英伟达开发的GPU直接互连技术，其双向互传速度可达1.8TB/S，一直被视为推动大模型发展的关键技术。DeepEP在此基础上进行了创新性改进，将同一服务器内GPU之间的数据传输速度提升至每秒158GB，这一惊人的速度相当于将北京到上海的距离缩短到瞬息之间。

除了NVLink优化，DeepEP还整合了RDMA技术的低延迟内核。这项技术使得不同服务器之间的数据传输效率大幅提升，每个网卡的传输能力达到每秒47GB。更重要的是，DeepEP实现了计算与通信的重叠，彻底消除了传统模式下的等待时间，极大地提高了整体运算效率。

智能调度：AI版"最强大脑"

DeepEP的另一大亮点是其高度智能化的调度系统。在训练预填充模式下，系统能够同时处理4096个数据包，自动识别并分类同服务器或跨服务器的数据传输需求。推理预填充模式更是展现了惊人的效率，能在163微秒内完成128个高优先级数据包的传输，这一速度比人类眨眼还要快5倍。

DeepEP的动态调度技术也令人印象深刻。面对突发的大规模数据流，系统能够瞬间切换传输模式，完美适应不同场景的需求。这种灵活性和适应性使DeepEP在复杂多变的AI计算环境中表现出色。

FP8压缩技术：数据传输的革命

DeepEP引入的FP8压缩技术堪称数据传输领域的一场革命。这项技术能将原本以FP32或FP16格式存储的数据压缩为FP8格式，在保证数据质量的同时，大幅减少了传输所需的带宽和存储空间。更令人惊叹的是，这些压缩后的数据在到达目的地后能自动恢复原状，既节省了资源，又保证了效率。

DeepSeek已经在其H800 GPU集群上对DeepEP进行了实际测试。结果显示，同一服务器内的数据传输速度提升了3倍，跨服务器的传输延迟降低到了几乎可以忽略的程度。最重要的是，DeepEP实现了真正的"无感传输"，使得数据传输过程变得如行云流水般顺畅。

DeepEP的开源无疑是对AI行业的一次重大贡献。它不仅大幅降低了AI模型训练和部署的硬件门槛，还为解决当前AI发展面临的算力瓶颈提供了一条全新的路径。随着这项技术的广泛应用，原本需要2000台GPU才能完成的重型计算任务，现在可能只需几百台就能轻松应对。这一突破性进展必将加速AI技术的普及和创新，为整个行业带来新的发展机遇。