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今天是(shi)DeepSeek“开源(yuan)周”第二日，DeepSeek宣布开源(yuan)DeepEP，第一个用于(yu)MoE模型训练和推理的(de)开源(yuan)EP通信库。
昨天，DeepSeek则开源(yuan)了代码库Flash MLA，这是(shi)针对Hopper GPU优化的(de)高(gao)效MLA解码内核(he)，针对可(ke)变长度序列作了优化。
MoE（混合专家架构(gou)）和MLA（多头潜在注(zhu)意力机制）被认为是(shi)DeepSeek以低成本实现杰出表现的(de)核(he)心原(yuan)因。
简单理解，MoE架构(gou)是(shi)由多个专注(zhu)于(yu)垂直(zhi)技能的(de)专家模型分工(gong)协(xie)作来实现最终输出结果，训练成本和推理成本更低。有消息称，GPT-4就使用了MoE架构(gou)，由8个220B模型组成。但MoE架构(gou)的(de)缺点之一是(shi)会增(zeng)加通信成本。
DeepEP通信库就是(shi)针对通信环节的(de)优化，其特点包(bao)括：高(gao)效、优化的(de)全(quan)员沟通；节点内和节点间均支持 NVLink 和 RDMA；用于(yu)训练和推理预填(tian)充的(de)高(gao)吞吐量内核(he)；用于(yu)推理解码的(de)低延迟内核(he)；原(yuan)生 FP8 调度支持；灵活(huo)的(de) GPU 资源(yuan)控制，实现计算-通信重叠。
MLA则是(shi)让模型预测更远位置(zhi)的(de)token，从而增(zeng)强语义(yi)理解能力。DeepSeek的(de)Flash MLA专为英伟达Hopper GPU打造(zao)了高(gao)效MLA解码内核(he)，特别针对变长序列进(jin)行了优化。