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　　据官方介绍，DeepEP 是一个专为专家混合（MoE）和专家并行（EP）定制的通信库，提供了高吞吐量和低延迟的 all-to-all GPU 内核，可显著提升 MoE 模型在训练和推理过程中的数据交换效率。据悉，DeepEP 的核心亮点主要包括：

　　（1）高效优化的 all-to-all 通信；（2）节点内和节点间均支持 NVLink 和 RDMA；（3）用于训练和推理预填充的高吞吐量内核；（4）用于推理解码的低延迟内核；（5）原生 FP8 调度支持；（6）灵活的 GPU 资源控制，用于计算-通信重叠。

　　目前，DeepEP 已在 GitHub 开源，项目地址为：，上线k+ Star，且这一数字还在快速飙升。

　　而昨日，DeepSeek 首个开源的代码库为 FlashMLA，它是一个针对 Hopper GPU（即 H100，H200，H800）优化的高效 MLA 解码内核，专为处理可变长度序列而设计。有网友实测，它在处理速度和计算效率上接近 H800 显卡的理论极限（内存速度达每秒 3000GB，算力达 580 万亿次/秒）。目前，该项目也已在 GitHub 上获得 8.7k+ Star（）。

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