大家好，我是贝克街的捉虫师呀！
最近大家都在关注各种大型AI模型，尤其是像Mixture-of-Experts (MoE) 这样的架构，它能在参数量巨大的同时保持计算效率。但这种架构有个绕不开的技术挑战：数据在不同专家（Experts）之间的通信。简单来说，就是模型需要根据输入把计算任务“派发”给不同的专家去处理（Dispatch），然后再把这些专家的计算结果“汇集”起来（Combine）。这个“派发”和“汇集”的过程，如果处理不好，就会变成整个模型的性能瓶颈，无论是训练还是推理都会被拖慢。
传统的并行计算库在这方面可能不够“专”或不够快。那有没有一个库是专门为了解决MoE/EP架构中的通信难题而生的呢？当然有！今天我要给大家介绍一个我最近在GitHub上发现的项目，它就专注于提供高性能的MoE/EP通信能力，叫做 DeepEP。
项目概述
DeepEP，顾名思义，是一个为深度学习模型（尤其是MoE和专家并行）量身定制的通信库。它提供了一系列高度优化的GPU内核，核心目标就是在GPU之间实现超高吞吐和超低延迟的All-to-All通信，也就是我们前面提到的Dispatch和Combine操作。你可以把它想象成AI模型分布式集群里的“智能快递分拣中心”，它知道如何最快、最有效率地把计算任务和结果数据在成百上千个GPU专家之间进行传递。
这个项目来自deepseek-ai团队，是完全开源的。它的主要技术特点就是针对MoE/EP的通信模式进行了深度优化，包括支持低精度数据（如FP8），并且考虑到了现代集群中不同网络类型（如NVLink和RDMA）的速度差异，甚至提供了专门针对推理场景的低延迟优化。
项目数据
DeepEP目前在GitHub上累计获得了 7930+ 个星标，光今天就新增了 13 个星标，这个增长速度挺健康的，说明项目受到了不少开发者的关注。
从代码上看，它的核心部分大量使用了 CUDA 进行编写，这很合理，因为通信性能高度依赖于底层的GPU和网络硬件。同时，它也提供了 Python 接口，方便在PyTorch等深度学习框架中集成使用。项目的维护状态看起来不错，Readme里提到了近期（比如2025年4月和6月）还有来自腾讯等团队的性能优化贡献被合入，社区活跃度也挺高。项目的Performance章节展示了在H800集群上实测的带宽和延迟数据，数字挺有说服力，比如在多节点RDMA通信下，Dispatch和Combine都能达到不错的带宽利用率，低延迟模式下的微秒级延迟也很亮眼。
功能亮点
DeepEP之所以能在MoE/EP通信方面做到高性能，离不开它提供的一些核心功能：
🚀 高性能的Dispatch和Combine核心
这是项目的立足之本。DeepEP提供了专门为MoE设计的All-to-All GPU内核，能够以比通用通信库更高的效率处理数据在不同专家间的派发和汇集。这直接关系到MoE模型分布式计算的效率。
🛣️ 针对异构网络的带宽优化
现代GPU集群通常混合使用高速的GPU内互联（如NVLink）和跨节点的网络（如RDMA）。DeepEP提供了优化的内核，能够高效地处理数据在不同网络域之间的转发（比如NVLink到RDMA），这种非对称带宽的处理能力对于充分利用集群资源、避免瓶颈非常重要，尤其是在预训练和预填充阶段。
⏱️ 专为推理设计的低延迟模式
对于推理阶段，尤其是生成式任务的逐token解码，通信延迟是用户体验的关键。DeepEP提供了一套独立的低延迟内核，通过纯RDMA通信来最小化延迟。这意味着你的模型在推理时能更快地给出响应。
✨ 零SM占用的通信计算重叠
这是一个我觉得很巧妙的设计。DeepEP引入了一种基于hook的通信计算重叠方法，它能在后台进行网络数据接收，而且！它不占用GPU的SM资源。这意味着GPU可以在等待数据时继续进行计算，最大化了硬件利用率，对于提升吞吐量、特别是在推理解码时实现两阶段微批次重叠非常有用。这个不占SM的设计挺值得点赞。
💾 对低精度数据的良好支持
现在大模型训练和推理普遍使用FP8等低精度格式来节省显存和带宽。DeepEP的内核设计考虑到了这一点，能够高效处理这些低精度数据，保证性能。
⚙️ 灵活的配置和调优选项
项目提供了一些参数（比如可以设置使用的SM数量）和指导（比如推荐在自己的集群上进行自动调优），允许用户根据自己的硬件环境和具体 workload 来微调性能。Readme 里甚至提到了他们为了极致性能采用的一些潜在未定义行为的PTX用法，虽然有点激进，但也说明了团队在榨干硬件性能方面做出的努力（并且提供了关闭这个特性的选项，比较贴心）。
安装与使用
要使用DeepEP，首先需要满足一些环境要求：
- 硬件: Ampere (SM80) 或 Hopper (SM90) 系列的英伟达GPU，或者其他支持SM90 PTX ISA的架构。
- 软件: Python 3.8+，PyTorch 2.1+。
- CUDA: 对于SM80需要CUDA 11.0+，对于SM90需要CUDA 12.3+。
- 网络: 需要支持NVLink（用于节点内通信）和RDMA网络（用于节点间通信）。
- 依赖: 需要安装一个修改版的NVSHMEM库。Readme中有一个链接指向了NVSHMEM的安装指南，这一步是前置条件。
安装过程相对直接，如果你已经有了合适的NVSHMEM环境，基本是以下步骤：
bash
# 克隆仓库
git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepEP.git
cd DeepEP
# 设置NVSHMEM路径，然后构建
# 假设你的NVSHMEM安装在 /path/to/installed/nvshmem
NVSHMEM_DIR=/path/to/installed/nvshmem python setup.py build
# 创建so文件的软链接，注意名称可能因Python版本和平台而异
# 根据build/lib.linux-x86_64-cpython-*/ 生成的so文件名进行修改
ln -s build/lib.linux-x86_64-cpython-38/deep_ep_cpp.cpython-38-x86_64-linux-gnu.so
# 如果需要，设置针对特定架构或PTX行为的环境变量
# export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="9.0"
# export DISABLE_AGGRESSIVE_PTX_INSTRS=1 # 如果遇到兼容性问题
# 最后安装
NVSHMEM_DIR=/path/to/installed/nvshmem python setup.py install
安装完成后，就可以在PyTorch项目中导入 deep_ep 了。使用的核心模式是先初始化一个 Buffer 对象，这个Buffer会管理底层的通信资源和显存。然后调用 buffer.dispatch 或 buffer.combine 方法来进行实际的通信操作。项目README里提供了训练/预填充和推理解码的示例代码片段，详细展示了如何初始化Buffer、计算需要的Buffer大小、以及调用dispatch/combine函数。这些例子非常有参考价值，建议对照着看。
使用过程中如果遇到问题，首先检查环境依赖是否满足，特别是CUDA版本和NVSHMEM的安装。其次，网络配置（比如InfiniBand的VLanes或Adaptive Routing设置）也可能影响性能甚至功能。对于性能调优，作者也建议在自己的集群上跑一下测试用例，找到最适合的配置。
使用场景与推荐理由
DeepEP最适合以下场景：
- 分布式训练大型MoE模型: 这是它的主要设计目标之一。如果你正在使用PyTorch在多GPU/多节点集群上训练包含MoE层的巨大模型，并且通信是性能瓶颈，DeepEP的高吞吐内核可能会带来显著加速。
- 大型模型推理的预填充与解码: 在处理长序列的推理预填充阶段，可以利用其高吞吐特性；而在对延迟敏感的解码阶段，其低延迟内核和通信计算重叠功能则能有效提升用户体验和吞吐。
- 构建高性能AI计算基础设施: 对于需要为MoE/EP模型提供底层计算和通信支持的平台开发者来说，DeepEP提供了一个经过优化的核心库，可以作为构建更上层框架的基础。
推荐 DeepEP 的理由很简单：它是专门为 MoE 和专家并行这个特定、但越来越重要的场景设计的。它不像通用通信库那样追求普适性，而是将性能优化做到了极致，特别是在处理异构网络、低精度数据以及实现无SM占用的通信重叠方面，提供了通用库难以比拟的优势。如果你的工作和 MoE/EP 相关，并且性能是关键考量，那么 DeepEP 绝对值得你花时间去研究和尝试。它不是一个包罗万象的工具，但对于它专注解决的问题，它做得非常出色。
结语
总的来说，DeepEP是一个非常有价值的开源项目，它精准地抓住了大型AI模型MoE/EP架构中的核心性能痛点——通信。通过提供一系列高度优化的GPU内核和巧妙的机制（比如那个不占SM的通信hook），它为提升MoE模型的训练和推理效率提供了一个强大的底层支持。虽然安装过程涉及到特定的依赖（NVSHMEM）和环境要求，对硬件网络也有一定要求，但对于真正需要压榨分布式AI系统性能的团队来说，这些投入是值得的。
我对这个项目印象很深，它体现了在特定计算模式下进行深度软件硬件协同优化的力量。如果你正好在做相关的工作，或者对这种硬核的底层性能优化感兴趣，强烈建议你去看看它的代码和文档。
项目的GitHub链接在这里：
https://github.com/deepseek-ai/DeepEP
欢迎大家去体验，也期待你们在评论区分享自己的使用感受和遇到的问题，一起交流探讨！
