DeepEP，是由 DeepSeek-AI 开源的一个高性能通信库。它专门针对 Mixture‑of‑Experts（MoE）模型中的专家并行（Expert Parallelism）场景进行了优化，能显著提升这种结构在多 GPU 环境下的训练与推理效率。我稍微整理一下它的作用和亮点，帮你快速了解。
📘 什么是 DeepEP？
DeepEP 是一款用于 MoE 模型的通信库，它提供了 高吞吐、低延迟的 all-to-all GPU 通信能力，也就是 MoE 中的“dispatch”和“combine”这两步关键操作。换句话说，它能在多个 GPU 或多节点之间高效分发和汇总专家模型的数据，确保性能最大化。
技术亮点
- 低精度支持 (包括 FP8)
DeepEP 原生支持 FP8 数据格式，这种格式占用更少显存和带宽，更适合大模型训练和推理 - NVLink 与 RDMA 转发优化
- NVLink（节点内）：适用于高速 GPU 通信；
- RDMA（跨节点）：用于远程节点通信。
它提供了针对这两种网络场景的优化版内核，以提升吞吐和效率 。
- 低延迟运算
针对对延迟敏感的推理任务，比如逐步生成，DeepEP 提供纯 RDMA 的低延迟内核，最大限度减少响应时间 。 - 通信–计算重叠
DeepEP 设计了基于钩子（hook）的机制，实现通信和计算并行执行而不占用额外 SM（Streaming Multiprocessor）资源，进一步提升利用效率。 - 专为 MoE 而设计
它与 DeepSeek V3 等 MoE 架构相辅相成，比如支持基于 group-limited gating 的不对称带宽转发策略（NVLink → RDMA）。
🌐 与 DeepSeek 的关系
DeepEP 是在 DeepSeek 的广泛生态中诞生的，它与 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 这些模型在训练和推理效率上形成了互补支持。DeepSeek 团队对外开源了 DeepEP，还有 FlashMLA、DeepGEMM 等工具，进一步强化其开源基础设施布局。
200*8 元社区角度来看，DeepEP 是这家公司为 MoE 模型爆发性增长时代提供的一块底层优化基石，有助于更广泛地推广 MoE 架构的应用。
✅ 总结表格
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 用途 | 针对 MoE 模型的专家并行通信，提升 GPU 计算效率 |
| 低精度能力 | 支持 FP8，节省显存与带宽 |
| 通信技术 | 支持 NVLink（节点内）和 RDMA（跨节点） |
| 低延迟内核 | 专门用于延迟敏感的推理任务 |
| 重叠设计 | 通信和计算并行执行，提升整体性能 |
| 生态联动 | 深度集成于 DeepSeek 模型体系，支撑其高效运行 |
