Machinelearning

✔️

Неделя Опенсорса от DeepSeek продолжается!

Только что китайцы представили DeepEP — это библиотека, разработанная для оптимизации работы моделей с архитектурой Mixture-of-Experts (MoE) и параллелизмом экспертов (EP).

Ее основная задача — обеспечить высокую пропускную способность и низкую задержку при обмене данными между GPU, что критически важно для эффективного обучения и инференса крупных моделей.

Что внутри
Высокая производительность:
- Библиотека предоставляет оптимизированные all-to-all GPU ядра для операций распределения (dispatch) и объединения (combine) данных, что улучшает скорость и эффективность коммуникации между экспертами в модели.

- DeepEP поддерживает операции с пониженной точностью, включая формат FP8, что способствует снижению требований к памяти и увеличению скорости вычислений без значительной потери точности.

- Оптимизация под различные домены: В соответствии с алгоритмом группового ограниченного гейтинга, предложенным в работе DeepSeek-V3, библиотека предлагает набор ядер, оптимизированных для асимметричной передачи данных между различными доменами, такими как NVLink и RDMA. Это обеспечивает высокую пропускную способность при обучении и инференсе.

- Низкая задержка для инференса: Для задач, чувствительных к задержкам, DeepEP включает набор ядер с чистой RDMA, минимизируя задержки и обеспечивая быструю обработку данных во время инференса.

- Работает как с NVLink, так и с RDMA, что позволяет организовать высокопроизводительную связь между GPU как в рамках одного сервера, так и между разными серверами.

Принцип работы:

DeepEP интегрируется в существующие рабочие процессы обучения и инференса моделей с архитектурой MoE, предоставляя эффективные механизмы для обмена данными между GPU. Используя оптимизированные коммуникационные ядра, библиотека обеспечивает быструю и надежную передачу данных, что особенно важно при работе с крупными моделями и распределенными системами. Поддержка операций с пониженной точностью и оптимизация под различные домены позволяют гибко настраивать систему под конкретные требования и аппаратные возможности.

Использование DeepEP способствует повышению эффективности и производительности моделей MoE, облегчая их масштабирование и ускоряя процессы обучения и инференса.

▪ Github

@ai_machinelearning_big_data

#ai #deepseek #opensource #DeepEP

Please open Telegram to view this post