在人工智能领域，开源慢慢的变成了推动技术创新和发展的重要力量。近日，DeepSeek团队再次扔出了一枚开源“王炸”——DeepEP，这一举动在AI圈内引发了巨大轰动，成为业界的焦点话题。
DeepSeek，这个致力于探索通用AI（AGI）奥秘的团队，一直以技术创新和开源共享为核心驱动力。此前，DeepSeek已经通过发布FlashMLA等开源项目，展示了其在降低大模型训练成本和提高推理效率方面的强大实力。而此次推出的DeepEP，更是被视为AI通信领域的一次重大突破。
DeepEP，作为全球首个面向MoE（混合专家）模型的全栈通信库，它的出现解决了AI算力分配和传输效率的核心痛点。在AI模型规模不断膨胀的今天，数据在GPU间的传输效率必然的联系到模型训练和推理的速度。DeepEP就像是为AI数据的传输配备了一套“磁悬浮+量子传送”系统，极大地提升了数据传输的稳定性和高效性。
据DeepSeek团队介绍，DeepEP在多重维度上实现了技术创新。在传输规则上，它对NVLink技术进行了优化，使得同节点内GPU间的数据传输速度飙升至每秒158GB，极大缩短了数据交互时间。同时，集成的RDMA技术低延迟内核，实现了跨节点数据传输的高效流畅，避免了GPU的“停机等待”问题。
在智能分拣层面，DeepEP的“调度-组合”系统堪称黑科技。它可以依据数据的需求，智能地将数据包分发到MoE模型中的不同专家子网络，大幅度的提升了数据处理的效率和准确性。在训练预填充模式下，DeepEP能让4096个数据包同时通过智能传送带，自动识别并分类；而在推理预填充模式下，128个加急数据能以163微秒的速度快速送达，比人类眨眼还快5倍。
此外，DeepEP还引入了FP8“缩骨术”，通过将数据压缩成FP8格式，在不影响数据完整性的前提下，让同样的数据传输资源能多承载3倍数据，逐步提升了传输效率。这一技术突破，使得DeepEP在DeepSeek自家的H800 GPU集群测试中，实现了节点内数据传输速度提升3倍，跨节点延迟降低至近乎无感状态的惊人表现。
DeepEP的开源，无疑是对AI开源生态的一次重大贡献。它打破了技术壁垒，让更多开发者能够基于此进行创新，加速了AI技术在各领域的落地应用。同时，DeepEP的开源也降低了AI产业链上下游的成本压力，使得原本需要庞大算力支持的重型任务，现在能够最终靠更少的GPU资源轻松完成。
DeepSeek团队的这一系列开源举措，不仅展现了其在技术创新方面的强大实力，更体现了其推动人工智能技术普惠化和大范围的应用的决心。随着AI行业对算力需求持续攀升，DeepEP有望引领行业变革，助力中国AI产业突破算力瓶颈，在全球竞争中脱颖而出。
可以预见的是，DeepEP的开源将激发更多开发者的创新热情，推动AI技术在更多领域实现突破和应用。而DeepSeek团队也将继续秉承开源共享的理念，为AI技术的发展贡献更多力量返回搜狐，查看更加多
