白话科普 | DeepSeek开源界新王炸！DeepEP支持256路专家并行，MoE训练速度碾压传统方案

DeepSeek团队在开源周第二天推出的DeepEP通信库，标志着混合专家模型（MoE）技术生态的一次重大突破。这款专为专家并行（Expert Parallelism, EP）设计的工具，不仅解决了大规模分布式训练中通信效率的瓶颈问题，更通过多维度创新将AI模型的训练与推理性能推向了新高度。

特色能力预览：

• ✅ 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吞吐量内核
• ✅ 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

要深入理解其技术价值，我们需要从底层架构设计到实际应用场景进行系统性剖析。 一、创新专家推理并行的技术

专家并行的本质是通过分布式计算架构实现MoE模型中"专家"模块的高效协同。

传统数据并行或模型并行方案在面对MoE架构时，会遭遇专家间通信量激增、资源分配不均等挑战。

DeepEP通过动态路由优化和异构网络适配两大核心技术，构建起三层通信优化体系：

在硬件层，它创新性地整合NVLink与RDMA的混合传输机制。NVLink提供节点内GPU间900GB/s的超高带宽，而RDMA则实现跨节点内存直接访问的零拷贝传输。

这种设计使得单个通信任务能自动选择最优路径——当专家分布在同节点GPU时走NVLink通道，跨节点专家则启用RDMA直连。测试数据显示，在H800 GPU集群中，混合转发模式下的有效带宽可达NVLink 153GB/s、RDMA 46GB/s，较传统MPI通信提升3-5倍。

计算层引入的流式多处理器（SM）动态调配算法，可根据任务负载实时调整CUDA核心占用比例。

例如在预填充阶段允许80%的SM资源用于计算，仅保留20%处理通信；而在解码阶段则通过hook机制完全释放SM资源。这种弹性资源管理使得万亿参数模型的训练迭代速度提升40%以上。

协议层对FP8数据格式的原生支持，是另一个革命性突破。通过定制化的量化-反量化流水线，在保持模型精度的前提下，将通信数据量压缩至传统FP32的1/4。结合Hopper架构的Tensor Memory Accelerator（TMA），实现了从显存到网络接口的直通传输，避免了PCIe总线上的数据转换损耗。

二、提出通信内核的加速架构

DeepEP的核心竞争力体现在其精心设计的双模式通信内核上，这种二分法架构完美适配了训练与推理的不同需求。 标准内核

采用三级流水线设计：

• 1）令牌预分配阶段通过轻量级元数据交换，预估各专家的负载分布；
• 2）动态分片阶段根据网络状况自动调整数据包大小，在NVLink上使用4MB大包提升吞吐，RDMA则采用512KB中包平衡延迟；
• 3）异步验证阶段通过CRC校验和重传机制确保数据完整性。这种设计在256专家并行的场景下，仍能保持93%的带宽利用率。

低延迟内核

该创新更为激进，其纯RDMA架构完全绕过了GPU计算单元。

通过注册持久化内存窗口（Persistent Memory Window），将专家权重直接映射到网卡DMA区域。当触发推理请求时，数据经由GPUDirect RDMA技术直通网络，延迟最低可达163微秒。更巧妙的是引入的"影子缓冲区"机制：当前微批次进行专家计算时，下一个微批次的通信已通过后台线程启动，实现100%的通信-计算重叠。

针对MoE特有的动态路由特性，DeepEP还开发了概率性带宽预测算法。

该算法基于历史通信模式构建马尔可夫决策模型，能提前1-2个计算周期预判专家间的数据流向。在实际测试中，这种预测使NVLink到RDMA的非对称转发效率提升27%。

三、系统级优化策略

在集群部署层面，DeepEP展现出强大的环境适应能力。其虚拟通道隔离技术可同时管理8条InfiniBand虚拟链路，将控制流、数据流、同步信号分别映射到不同QoS等级的通道。当检测到网络拥塞时，自适应路由算法会动态选择替代路径，结合加权轮询调度确保关键任务的带宽保障。

存储子系统的优化同样亮眼。通过改造NVSHMEM的共享内存模型，DeepEP实现了专家权重的"逻辑集中-物理分布"式管理。每个GPU节点缓存部分专家参数，当发生专家调用时，优先从本地集群缓存获取数据，未命中时才触发跨集群通信。这种类CDN的架构使大规模MoE模型的参数获取延迟降低58%。

在编译器层面，DeepEP集成了PTX指令级优化。例如使用ld.global.nc指令实现非一致性缓存加载，配合L2 Cache的256B预取策略，使HBM显存的访问效率提升40%。对于不支持该指令的硬件，系统会自动降级为传统访存模式，并通过增加流水线级数补偿性能损失。

四、实际应用效能

在千卡规模的实测中，DeepEP展现出惊人的性能提升。使用DeepSeek-V2 MoE模型进行训练时，迭代时间从传统方案的312秒缩短至197秒，加速比达到1.58倍。这主要得益于三个方面：

• 1）通信开销占比从35%降至12%；
• 2）FP8量化使梯度同步流量减少63%；
• 3）专家负载均衡度提升至92%。

推理场景的表现更为突出。在128token的批处理规模下，单个解码步骤耗时从510μs降至194μs，这使得175B参数的MoE模型能实现每秒生成58个token的实时响应。对于需要低延迟的对话场景，DeepEP支持专家权重预加载模式，将首次token生成时间压缩到230ms以内。

在能效比方面，由于采用了SM资源动态调配技术，H800集群的整体功耗下降18%。特别是在处理稀疏激活的MoE模型时，通过关闭未使用专家的计算单元，每teraFLOP的能耗比传统方案优化37%。

五、开源地址

DeepEP的开源策略彰显了DeepSeek团队的技术格局。其代码库采用模块化设计，核心通信层、调度层、适配层相互解耦，方便开发者扩展新功能。

目前已提供PyTorch的原生接口，并计划在Q3季度发布TensorFlow和MindSpore插件。

• 开源地址：GitHub项目地址：https: //github.com/deepseek-ai/DeepEP

DeepEP的成功印证了"垂直整合"在AI系统工程中的重要性。

通过深度协同硬件特性、网络协议、算法逻辑，实现了传统分层架构难以企及的效率突破。这种全栈优化思维，为后续AI基础设施的创新提供了宝贵范式。

随着MoE架构在多模态、具身智能等领域的拓展，DeepEP的技术价值必将持续释放，推动人工智能向更大规模、更高智能层级演进。