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deepep开源驱动fp8技术分享给大家!在这里是第一个用于MoE模型训练和推理的开源EP通信库,高效且优化的全对全通信,通过NVLink和RDMA支持节点内和节点间,用于训练和推理预填充的高量内核,用于推理解码的低延迟内核,原生FP8调度支持,灵活的GPU资源控制,用于计算通信重叠。来肥宅姬获取安卓版本吧!
DeepEP通信库介绍
DeepEP是DeepSeek开源的高性能通信库,专为MoE/EP场景设计。它是第一个用于MoE模型训练和推理的开源EP通信库,通过提供高吞吐量和低延迟的GPU内核,显著降低了MoE模型在分布式训练和推理中的通信瓶颈。DeepEP支持大规模AI工作负载,旨在减少训练成本,提高性能,并使先进AI研究更加可访问。
DeepEP怎么使用?

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2进入软件后下滑获取代码

3体验全新的通信库开源代码
deepep开源驱动fp8技术什么意思?
DeepEP原生支持FP8(8位浮点)低精度操作。
FP8是一种在深度学习中越来越流行的低精度计算格式,它能够显著减少内存使用和计算开销,同时保持模型精度。
DeepEP通过优化通信协议和内核,实现了对FP8格式的高效支持,从而进一步降低了计算和通信成本。
deepep实际作用是什么?
高性能通信:
在分布式系统中,提供低延迟、高吞吐量的数据传输,适用于大规模机器学习训练或科学计算。
硬件加速:
利用FP8等低精度计算技术,优化GPU、FPGA等硬件的性能。
资源效率:
减少内存占用和通信开销,提高系统的整体效率。
跨平台支持:
可能支持多种硬件架构和操作系统,方便在不同环境中部署。
开源与社区支持:
通过开源方式促进技术共享和创新,吸引开发者社区共同改进。




















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