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今天是DeepSeek“开源周”第二日(ri)，DeepSeek宣(xuan)布开源DeepEP，第一个用于MoE模型训练和推理的开源EP通信库(ku)。

昨天，DeepSeek则开源了代码库(ku)Flash MLA，这是针对Hopper GPU优(you)化的高效MLA解(jie)码内核，针对可变长度序列作了优(you)化。

MoE（混(hun)合(he)专家架构）和MLA（多头潜在注意力机(ji)制）被认为是DeepSeek以低(di)成本实现杰出表(biao)现的核心原因。

简单(dan)理解(jie)，MoE架构是由多个专注于垂直技(ji)能的专家模型分工协(xie)作来实现最终输出结果，训练成本和推理成本更低(di)。有消息称，GPT-4就使用了MoE架构，由8个220B模型组成。但MoE架构的缺点(dian)之一是会增加(jia)通信成本。

DeepEP通信库(ku)就是针对通信环节的优(you)化，其特点(dian)包括：高效、优(you)化的全员沟通；节点(dian)内和节点(dian)间均支持(chi) NVLink 和 RDMA；用于训练和推理预填充的高吞吐(tu)量(liang)内核；用于推理解(jie)码的低(di)延迟内核；原生 FP8 调(diao)度支持(chi)；灵活的 GPU 资源控制，实现计算-通信重叠(die)。

MLA则是让模型预测更远位置(zhi)的token，从而增强语义理解(jie)能力。DeepSeek的Flash MLA专为英伟达Hopper GPU打造了高效MLA解(jie)码内核，特别针对变长序列进行(xing)了优(you)化。