DeepSeek发布高性能AI通信库

产品发布背景

周二，中国人工智能公司DeepSeek宣布推出用于混合专家模型（Mixture of Experts，MoE）训练和推理的通信库DeepEP。该产品是DeepSeek开源技术周期间计划发布的五个开源代码库之一。

核心技术特点

DeepEP专门设计用于优化图形处理单元（GPU）与采用MoE架构的机器学习模型之间的通信效率。该库配备了针对非对称域带宽转发优化的内核组件，可实现NVLink和RDMA连接之间的高效数据传输。此外，DeepEP支持8位浮点数（FP8）运算，有效提升计算速度并降低内存占用。

性能测试数据

在搭载CX7 InfiniBand RDMA网卡的NVIDIA H800 GPU平台上，DeepEP展现出卓越性能：

• 在NVLink最大带宽160 GB/s的基准下，实际达到153 GB/s
• 在RDMA最大带宽50 GB/s的条件下，实际达到43 GB/s

开源与技术支持

DeepSeek已在GitHub平台提供完整的技术文档与配置指南。作为开源计划的一部分，继DeepEP之前，公司已发布针对Hopper GPU优化的解码内核FlashMLA。该内核专门用于处理可变长度序列，支持BF16格式，并配备块大小为64的分页KV缓存。在H800 GPU上，FlashMLA在内存受限场景下可达3000 GB/s速度，计算受限场景下可达580 TFLOPS。

市场反响

DeepSeek的开源策略获得业界广泛认可。工程师斯蒂芬·皮门特尔（Stephen Pimentel）在X平台表示："DeepSeek有效反驳了关于其训练程序的质疑。"近期，公司发布的DeepSeek-R1和DeepSeek-V3模型引发业界关注，这些开源模型以远低于竞争对手的成本实现了领先性能。