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摘要：
DeepSeek此次开源的全栈通信库DeepEP，通过优化GPU之间信息传输的效率，极大的缓解了从业者的算力焦虑。
2月25日，开源放福利的DeepSeek甩出了一张王炸——开源全球首个面向MoE模型的全栈通信库DeepEP。因为直接解决了AI算力焦虑，GitHub瞬间飙出1500星（指收藏量），圈内集体炸锅，其重要性可见一斑。
很多人好奇DeepEP意味着什么？想象一下双十一的快递驿站：2048个快递小哥（GPU）在200个仓库（服务器）间疯狂搬运包裹（AI数据），传统运输系统就相当于让小哥们蹬三轮送货，而DeepEP直接给全员配上了“磁悬浮+量子传送”套装，稳定高效的传递信息。
特点一：直接改变运输规则
在2024年8月29日的英伟达电话会议上，黄仁勋曾经专门强调了NVLink（英伟达开发的一种让GPU之间直接互连的技术，双向互传速度可达1.8TB/S）对于低延迟、高输出和大型语言模型的重要性，认为它是推动大模型发展的关键技术之一。
然而这个被吹爆的NVLink技术，这次直接被中国团队玩出了新高度。DeepEP玄妙之处就在于对NVLink的优化，这意味着在同个仓库的快递员之间，用磁悬浮轨道运输，速度高达每秒158个集装箱（GB/s），相当于把北京到上海的距离缩短到喝一口水的时间。
黑科技二是其所包含的RDMA技术的低延迟内核，试想下，不同城市的仓库之间，货物直接“量子传送”，每架飞机（网卡）运力达每秒47个集装箱，还能让飞机一边装货一边飞行，计算与通信重叠，彻底告别停机等待。
特点二：智能分拣黑科技：AI版“最强大脑”
当货物需要分发给不同专家（MoE模型中的子网络）时，传统分拣员要逐个拆箱检查，而DeepEP的“调度-组合”系统就像拥有预知能力：在训练预填充模式，4096个数据包同时走智能传送带，自动识别同城或跨城件；在推理预填充模式，128个加急包裹走VIP通道，163微秒送达比人类眨眼快5倍。与此同时采用动态变轨技术，遇到流量洪峰秒切传输模式，完美适配不同场景需求。
特点三：FP8“缩骨术”
普通货物用标准箱子（FP32/FP16格式）运输，而DeepEP能把货物压缩成微型胶囊（FP8格式），同样卡车能多装3倍货物。更神奇的是，这些胶囊到达目的地后会自动恢复原状，既省邮费又省时间。
这套系统已在DeepSeek自家仓库（H800 GPU集群）实测：同城货运速度提升3倍，跨城延迟降低到人类难以感知的程度，而最颠覆性的是它实现了真正的"无感传输"——就像快递小哥边骑车边往快递柜里塞包裹，整个过程行云流水。
现在DeepSeek把这张王牌开源，相当于把顺丰的无人分拣系统图纸公之于众，原本需要2000台GPU的重型任务，现在几百台就能轻松拿捏。
在更早之前，DeepSeek发布了其“开源周”的第一项成果：FlashMLA（直译为快速多头潜在注意力机制）的代码，同样是减少大模型训练过程中成本的关键技术之一。为了缓解产业链上下游的成本焦虑，DeepSeek正在倾囊相授。
此前潞晨科技创始人尤洋在社交媒体发文表示，“短期内，中国的MaaS模式可能是最差的商业模式”，其简单估算，如果每日输出1000亿token，基于DeepSeek的服务每月的机器成本是4.5亿元，亏损4亿元；用AMD芯片月收入4500万元，月机器成本2.7亿元，这意味着亏损也超过2亿元。
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