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　　DeepSeek开源周第二天正式发布DeepEP通信库。该库专为混合专家模型（MoE）及专家并行训练优化，具备三大核心优势：【功能特性】1. 支持FP8低精度运算，提供高效GPU内核加速2. 优化非对称带宽场景，适配DeepSeek-V3论文提出的组限制门控算法3. 支持NVLink/RDMA网络，覆盖训练与推理全场景4. 独创流量隔离技术，集成自适应路由和拥塞控制【性能表现】• 在H800 GPU实测中实现高吞吐与低延迟• 提供常规/低延迟双模式内核，满足不同阶段需求• 支持SM数量调控提升资源利用率【系统要求】需配备Hopper架构GPU（如H100/H800）运行环境：Python 3.8+、CUDA 12.3+、PyTorch 2.1+依赖NVSHMEM定制版本，支持RDMA高速网络库内提供完整安装指南及API接口，开发者可便捷调用：• 训练及预填充推理使用常规内核• 解码阶段切换低延迟内核• 通过SM控制实现计算资源精细调度开源地址：网页链接