引言

就在今天，2025年2月25日，DeepSeek 再次为人工智能社区带来了一场技术盛宴——DeepEP 项目的开源。这个旨在优化 GPU 性能的工具一经发布便迅速获得了广泛的关注和赞誉，短短两小时内就斩获了超过1000个 Star。本文将详细介绍 DeepEP 的功能、应用场景以及如何使用它来提升 AI 训练和推理的效率。

DeepEP 概述

功能与作用

DeepEP 是一个专门针对 Mixture-of-Experts (MoE) 训练方法设计的通信工具，其核心目标是通过优化 GPU 之间的数据传输来加速 AI 的训练和推理过程。具体来说，DeepEP 能够：

• 提升 GPU 间的数据传输速度，无论是 NVLink（同一机器内的 GPU）还是 RDMA（跨机器的 GPU）。
• 减少推理解码阶段的延迟，这对于实时应用如 ChatGPT 至关重要。
• 实现计算和数据传输的并行执行，避免因等待数据传输而导致的计算停滞。

技术细节

DeepEP 采用了特殊的 hook 机制，使得 GPU 可以在进行数据传输的同时继续执行计算任务，从而提高了整体效率。此外，DeepEP 还支持低延迟模式，特别适合需要快速响应的大规模模型推理场景。

实际性能表现

根据测试，在 NVIDIA H800 GPU 加上 400Gb/s RDMA 的服务器环境下，DeepEP 展现出了令人印象深刻的性能指标：

• 普通模式：NVLink 速度可达 158GB/s，RDMA 速度在 43-47GB/s 之间。
• 低延迟模式：延迟可低至 163 微秒，RDMA 速度维持在 39-46GB/s。

这些数字表明，DeepEP 能够显著提高大规模 MoE 模型的训练和推理效率。

安装与使用指南

系统要求

为了充分利用 DeepEP 的性能优势，你需要具备以下硬件和软件环境：

• GPU：Hopper 架构的 GPU（例如 H100 或 H800）
• Python：版本 3.8 及以上
• CUDA：版本 12.3 及以上
• PyTorch：版本 2.1 及以上
• 网络设备：NVLink 和 RDMA 支持

安装步骤

首先，确保你已经安装了必要的依赖项，然后执行以下命令来安装 DeepEP：

NVSHMEM_DIR=/path/to/installed/nvshmem python setup.py install

使用示例

MoE 训练中的应用

以下是一个简单的代码示例，展示了如何在 MoE 训练过程中使用 DeepEP 来分配任务和合并结果：

import torch
import torch.distributed as dist
from deep_ep import Buffer

# 初始化通信 buffer
_buffer = None

def get_buffer(group, hidden_bytes):
    global _buffer
    if _buffer is None or _buffer.group != group:
        _buffer = Buffer(group, hidden_bytes, hidden_bytes)
    return _buffer

# MoE 分发任务
def dispatch_forward(x, topk_idx, topk_weights, num_experts):
    global _buffer
    recv_x, recv_topk_idx, recv_topk_weights, handle, event = _buffer.dispatch(x, topk_idx, topk_weights, num_experts)
    return recv_x, recv_topk_idx, recv_topk_weights, handle, event

这段代码创建了一个高效的“快速通道”，用于分发 MoE 任务并接收计算结果。

推理解码阶段的应用

在推理解码时，DeepEP 可以让数据在后台传输，不影响 GPU 的计算任务：

import torch
import torch.distributed as dist
from deep_ep import Buffer

_buffer = None

def get_buffer(group, num_max_tokens, hidden, num_experts):
    global _buffer
    if _buffer is None or _buffer.group != group:
        _buffer = Buffer(group, 0, num_max_tokens * hidden * num_experts, low_latency_mode=True)
    return _buffer

def low_latency_dispatch(hidden_states, topk_idx, num_max_tokens, num_experts):
    global _buffer
    recv_hidden_states, recv_expert_count, handle, event, hook = _buffer.low_latency_dispatch(hidden_states, topk_idx, num_max_tokens, num_experts)
    return recv_hidden_states, recv_expert_count, handle, event, hook

这段代码确保了数据能够在后台高效传输，同时不影响 GPU 的计算能力。

结论

随着 DeepEP 的开源，AI 开发者们现在拥有了一个强大的工具来优化他们的 GPU 资源，提高训练和推理的速度。DeepSeek 的这一举措不仅展示了其对技术创新的承诺，也为整个 AI 社区带来了更多的可能性。

如果你对 DeepEP 感兴趣，可以通过以下链接访问其 GitHub 仓库并开始探索：

DeepEP GitHub