DeepSeek DeepEP

DeepEP — это специализированная библиотека коммуникации, предназначенная для моделей смешанных экспертов (MoE) и параллельного экспертного выполнения (EP)

Pollo AI
DeepSeek Online Free
Open Source
DeepGEMMFlashMLADualPipe3FSEPLB

More Tools

DeepSeek IntegrationDeepseek Blackwell Optimization

Особенности

DeepEP - Профессиональная Платформа Распределенной Коммуникации

DeepEP - это платформа распределенной коммуникации нового поколения, специально оптимизированная для сценариев Mixture-of-Experts (MoE) и экспертного параллелизма (EP). Наша платформа обеспечивает высокопроизводительные, низколатентные ядра коммуникации GPU для всех узлов, идеально поддерживая операции диспетчеризации и комбинирования MoE.

Инновационные Технические Преимущества DeepEP

DeepEP поддерживает операции низкой точности, включая FP8, и предоставляет оптимизации для алгоритма группового ограничения, предложенного в DeepSeek-V3. Наша платформа специально поддерживает эффективную передачу данных между гетерогенными доменами, такими как NVLink и RDMA, обеспечивая отличную производительность для задач обучения и предварительного заполнения при выводе.

Высокопроизводительная Архитектура DeepEP

На основе чистой технологии RDMA, DeepEP предоставляет набор низколатентных ядер, специально оптимизированных для производительности декодирования при выводе. Уникальный метод перекрытия вычислений и коммуникаций на основе хуков достигает отличной параллельной эффективности без использования ресурсов SM.

Гибкая Масштабируемость DeepEP

Платформа DeepEP поддерживает гибкое управление количеством SM и предоставляет богатые возможности конфигурации. Наша система может динамически регулировать распределение ресурсов на основе реальных потребностей, максимизируя производительность оборудования.

Корпоративная Надежность DeepEP

Как корпоративная распределенная платформа, DeepEP обеспечивает стабильные и надежные гарантии производительности. Наша система прошла строгое тестирование для обеспечения стабильной работы в различных сложных сценариях, отвечая требованиям корпоративных приложений.

Поддержка Технической Экосистемы DeepEP

DeepEP постоянно следит за последними технологическими разработками, предоставляя комплексную техническую поддержку и документацию. Наша команда стремится к постоянной оптимизации производительности платформы, предоставляя пользователям лучшие решения для распределенных вычислений.

Советы по составлению запросов: раскрытие потенциала модели смеси экспертов

Чтобы максимально использовать возможности модели смеси экспертов (MoE) DeepSeek, явно укажите, какие роли экспертов вы хотите, чтобы она выполняла при ответе на ваши вопросы. Вот несколько эффективных стратегий составления запросов.

Стратегия команды экспертов

Укажите команду экспертов из разных областей, чтобы получить ответы с нескольких профессиональных точек зрения.

Example:

Представьте, что вы команда экспертов, состоящая из: 1. Архитектора распределенных систем 2. Бизнес-архитектора электронной коммерции 3. Старшего администратора баз данных. Пожалуйста, предоставьте технические рекомендации с каждой точки зрения.

Четкие требования к задаче

Предоставьте конкретные показатели производительности и технические требования для получения более целенаправленных ответов.

Example:

Разработайте систему, которая может обрабатывать 100 000 транзакций в секунду, обеспечивает итоговую согласованность данных и имеет время восстановления менее 30 секунд.

Активация предметных знаний

Упомяните специфическую терминологию и концепции предметной области, чтобы активировать экспертные знания модели в соответствующих областях.

Example:

Какие протоколы распределенной согласованности и стратегии кэширования вы бы рассмотрели для обеспечения согласованности данных при максимальной пропускной способности системы?

Сравнение эффективности

❌ Неэффективный запрос

Как спроектировать высоконагруженную, высокодоступную систему?

✅ Эффективный запрос

Представьте, что вы команда экспертов, состоящая из: 1. Архитектора распределенных систем 2. Бизнес-архитектора электронной коммерции 3. Старшего администратора баз данных. Пожалуйста, предоставьте по 5 технических рекомендаций с каждой точки зрения и разработайте комбинированное решение, которое может обрабатывать 100 000 транзакций в секунду, обеспечивает итоговую согласованность данных и имеет время восстановления менее 30 секунд.

Часто задаваемые вопросы

Вот некоторые из самых часто задаваемых вопросов.

DeepEP - это специализированная коммуникационная библиотека, разработанная для моделей Mixture-of-Experts (MoE) и экспертного параллелизма. DeepEP предоставляет высокопроизводительные ядра GPU для всесторонней коммуникации, оптимизируя операции диспетчеризации и комбинирования MoE. Фреймворк поддерживает операции низкой точности, включая FP8, и реализует продвинутые алгоритмы для эффективной передачи данных между гетерогенными доменами.

DeepEP предлагает несколько инновационных функций: высокопроизводительные коммуникационные ядра GPU, поддержку алгоритмов группового ограничения, эффективную передачу данных между доменами NVLink и RDMA, и декодирование вывода с низкой задержкой. Уникальный метод перекрытия вычислений и коммуникаций на основе хуков DeepEP достигает отличной параллельной эффективности без использования ресурсов SM.

DeepEP значительно улучшает производительность распределенной системы благодаря оптимизированным схемам коммуникации и эффективному использованию ресурсов. Архитектура фреймворка обеспечивает высокопроизводительную передачу данных при сохранении низкой задержки. Специализированные ядра и инновационные алгоритмы DeepEP обеспечивают оптимальную производительность как для задач обучения, так и для вывода в распределенных средах.

DeepEP выделяется своим специализированным фокусом на сценариях MoE и экспертного параллелизма. В отличие от библиотек общего назначения, DeepEP предоставляет оптимизированные ядра, специально разработанные для обучения и вывода моделей ИИ. Поддержка фреймворком продвинутых функций, таких как операции FP8 и групповое ограничение, делает его особенно эффективным для современных приложений ИИ.

DeepEP разработан для бесшовной интеграции с существующими распределенными системами. Фреймворк предоставляет всестороннюю документацию и гибкие опции конфигурации. Архитектура DeepEP поддерживает различные сценарии развертывания, а его модульный дизайн позволяет легко настраивать систему под конкретные требования. Корпоративный уровень надежности фреймворка обеспечивает стабильную работу в производственных средах.

DeepEP предлагает обширную техническую поддержку и документацию. Наша команда постоянно обновляет фреймворк в соответствии с последними технологическими разработками и предоставляет всестороннее руководство по внедрению. Техническая экосистема DeepEP включает подробную документацию, примеры реализации и регулярные обновления для обеспечения оптимальной производительности и совместимости.