DeepSeek DeepEP

DeepEP は、混合専門家MoEモデルず専門家䞊列EPに特化した通信ラむブラリです

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特城

DeepEP - 分散型通信フレヌムワヌク

DeepEPは、Mixture-of-Experts (MoE)ず゚キスパヌト䞊列凊理(EP)向けに最適化された次䞖代の分散型通信フレヌムワヌクです。高スルヌプット、䜎遅延のGPUオヌルトゥオヌル通信カヌネルを提䟛し、MoEディスパッチず結合操䜜を完党にサポヌトしたす。

DeepEPの革新的な技術的優䜍性

DeepEPはFP8を含む䜎粟床挔算をサポヌトし、DeepSeek-V3で提案されたグルヌプ制限ゲヌティングアルゎリズムの最適化を提䟛したす。NVLinkからRDMAたでの異皮ドメむン間の効率的なデヌタ転送を特別にサポヌトし、トレヌニングず掚論プリフィリングタスクの優れたパフォヌマンスを保蚌したす。

DeepEPの高性胜アヌキテクチャ

玔粋なRDMA技術に基づき、DeepEPは掚論デコヌディングパフォヌマンスに特化した䜎遅延カヌネルセットを提䟛したす。独自のフック型通信蚈算オヌバヌラップ方匏により、SMリ゜ヌスを占有するこずなく優れた䞊列効率を実珟したす。

DeepEPの柔軟なスケヌラビリティ

DeepEPフレヌムワヌクは柔軟なSM数制埡ず豊富な蚭定オプションをサポヌトしたす。システムは実際のニヌズに基づいおリ゜ヌス割り圓おを動的に調敎し、ハヌドりェアパフォヌマンスを最倧限に匕き出したす。

DeepEPの゚ンタヌプラむズグレヌドの信頌性

゚ンタヌプラむズレベルの分散フレヌムワヌクずしお、DeepEPは安定した信頌性の高いパフォヌマンスを保蚌したす。システムは厳密なテストを経お、様々な耇雑なシナリオでの安定した運甚を確保し、゚ンタヌプラむズレベルのアプリケヌション芁件を満たしたす。

DeepEPの技術゚コシステムサポヌト

DeepEPは最新の技術開発を継続的にフォロヌし、包括的な技術サポヌトずドキュメントを提䟛したす。チヌムはフレヌムワヌクのパフォヌマンスを継続的に最適化し、ナヌザヌに最高の分散コンピュヌティング゜リュヌションを提䟛するこずに努めおいたす。

プロンプト゚ンゞニアリングのコツ専門家混合モデルの力を匕き出す

DeepSeekの専門家混合MoEモデルを最倧限に掻甚するには、質問に回答する際にどの専門家の圹割を担っおほしいかを明瀺的に䌝えたしょう。以䞋は効果的なプロンプト戊略です。

専門家チヌム戊略

異なる分野の専門家チヌムを指定し、耇数の専門的芖点から回答を埗たす。

Example:

あなたは次の専門家チヌムずしお回答しおください1. 分散システムアヌキテクト 2. Eコマヌスビゞネスアヌキテクト 3. シニアDBA。それぞれの芖点から技術的な掚奚事項を提䟛しおください。

明確なタスク芁件

具䜓的なパフォヌマンス指暙ず技術芁件を提䟛し、より的確な回答を導きたす。

Example:

毎秒10䞇トランザクションを凊理し、デヌタの最終的な䞀貫性を確保し、埩旧時間が30秒未満のシステムを蚭蚈しおください。

ドメむン知識の掻性化

特定の分野の専門甚語や抂念に蚀及し、関連分野におけるモデルの専門知識を掻性化したす。

Example:

デヌタの䞀貫性を確保しながらシステムのスルヌプットを最倧化するために、どの分散䞀貫性プロトコルずキャッシング戊略を怜蚎すべきですか

効果の比范

❌ 効果の䜎いプロンプト

高䞊列・高可甚性システムの蚭蚈方法は

✅ 効果的なプロンプト

あなたは次の専門家チヌムずしお回答しおください1. 分散システムアヌキテクト 2. Eコマヌスビゞネスアヌキテクト 3. シニアDBA。それぞれの芖点から5぀の技術的掚奚事項を提䟛し、毎秒10䞇トランザクションを凊理し、デヌタの最終的な䞀貫性を確保し、埩旧時間が30秒未満のシステムの統合゜リュヌションを蚭蚈しおください。

よくある質問

こちらは最もよくある質問のいく぀かです。

DeepEPは、Mixture-of-Experts (MoE)モデルず゚キスパヌト䞊列凊理向けに特別に蚭蚈された通信ラむブラリです。DeepEPは、MoEディスパッチず結合操䜜を最適化する高性胜なGPUオヌルトゥオヌル通信カヌネルを提䟛したす。このフレヌムワヌクはFP8を含む䜎粟床挔算をサポヌトし、異皮ドメむン間の効率的なデヌタ転送のための高床なアルゎリズムを実装しおいたす。

DeepEPは、高スルヌプットGPU通信カヌネル、グルヌプ制限ゲヌティングアルゎリズムのサポヌト、NVLinkずRDMAドメむン間の効率的なデヌタ転送、䜎遅延掚論デコヌディングなど、革新的な機胜を提䟛したす。DeepEPのナニヌクなフックベヌスの通信蚈算オヌバヌラップ方匏は、SMリ゜ヌスを占有するこずなく優れた䞊列効率を実珟したす。

DeepEPは、最適化された通信パタヌンず効率的なリ゜ヌス利甚により、分散システムのパフォヌマンスを倧幅に向䞊させたす。フレヌムワヌクのアヌキテクチャは、䜎遅延を維持しながら高スルヌプットのデヌタ転送を可胜にしたす。DeepEPの専甚カヌネルず革新的なアルゎリズムにより、分散環境でのトレヌニングず掚論タスクの䞡方で最適なパフォヌマンスを確保したす。

DeepEPは、MoEず゚キスパヌト䞊列凊理シナリオに特化した焊点を圓おおいる点で際立っおいたす。汎甚通信ラむブラリずは異なり、DeepEPはAIモデルのトレヌニングず掚論のために特別に蚭蚈された最適化カヌネルを提䟛したす。FP8挔算やグルヌプ制限ゲヌティングなどの高床な機胜のサポヌトにより、珟代のAIアプリケヌションに特に効果的です。

DeepEPは既存の分散システムずのシヌムレスな統合を目的に蚭蚈されおいたす。フレヌムワヌクは包括的なドキュメントず柔軟な蚭定オプションを提䟛したす。DeepEPのアヌキテクチャは様々な展開シナリオをサポヌトし、そのモゞュラヌ蚭蚈により特定の芁件に基づいお容易にカスタマむズできたす。フレヌムワヌクの゚ンタヌプラむズグレヌドの信頌性により、本番環境での安定した運甚を確保したす。

DeepEPは広範な技術サポヌトずドキュメントを提䟛しおいたす。私たちのチヌムは最新の技術開発に合わせおフレヌムワヌクを継続的に曎新し、包括的な実装ガむダンスを提䟛しおいたす。DeepEPの技術゚コシステムには、詳现なドキュメント、実装䟋、定期的なアップデヌトが含たれおおり、最適なパフォヌマンスず互換性を確保したす。