DeepEP 是 DeepSeek 开源的一个专注于混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）训练与推理的通信库，旨在突破专家并行（Expert Parallelism, EP）的性能瓶颈，通过优化 GPU 通信和计算效率，充分释放硬件潜力。

核心功能与设计目标

1. 高性能通信内核
   提供高吞吐、低延迟的 GPU 全对全（all-to-all）通信内核，涵盖 MoE 模型特有的分发（dispatch）与合并（combine）操作，显著提升分布式训练效率。
2. 低精度支持
   支持 FP8 等低精度操作，通过优化内存占用和计算效率，进一步加速训练与推理过程，同时兼顾计算资源利用率。
3. 硬件适配性优化
   针对 NVIDIA GPU 架构（如 Hopper）进行了深度优化，甚至利用文档外的 PTX 指令（如 ld.global.nc.L1::no_allocate.L2::256B）提升性能，并提供了兼容性选项以适配不同平台。

技术亮点

• 通信与计算重叠：通过异步操作设计（如 async_finish 参数）支持通信与计算并行，减少整体耗时。
• 动态资源分配：允许开发者根据硬件配置（如设置 Buffer.set_num_sms(24)）灵活调整资源分配，适应多样化场景。
• 开源性与生产验证：作为首个开源的 MoE 专用 EP 通信库，其核心代码经过大规模生产环境检验，具备高可靠性和实用性。

应用场景

DeepEP 主要服务于需要高效训练和部署 MoE 模型的场景，例如大规模语言模型（如 DeepSeek-V3）和多任务学习框架。其设计理念契合 MoE 架构的工程直觉——通过路由网络（Gating Network）分配计算任务至独立专家模块，减少数据依赖性。

对于特定平台兼容性问题，用户可通过编译选项（如 DISABLE_AGGRESSIVE_PTX_INSTRS=1）或提交问题报告进行调整。