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news 2025/10/29 5:01:22

企业营销型网站设计,丹阳网站建设咨询,网站建设实验周志与总结,专门学设计的网站DeepSeek 本周的开源项目体现了其在 AI 技术栈中的深厚积累#xff0c;从硬件协同优化#xff08;FlashMLA#xff09;、通信库#xff08;DeepEP#xff09;、核心计算#xff08;DeepGEMM#xff09;到推理模型#xff08;DeepSeek-R1#xff09;#xff0c;覆盖了…DeepSeek 本周的开源项目体现了其在 AI 技术栈中的深厚积累从硬件协同优化FlashMLA、通信库DeepEP、核心计算DeepGEMM到推理模型DeepSeek-R1覆盖了模型开发和部署的多个关键环节。这些项目不仅展示了技术实力也通过开源推动了 AI 社区的协作与创新。 DeepSeek 202502 开源周合集 Day 1: FlashMLADay 2: DeepEPDay 3: DeepGEMMDay 4: 优化并行策略4.1 DualPipe4.2 EPLB4.3 Profile-Data Day 5: 3FS、用于所有 DeepSeek 数据访问的 Thruster5.1 3FSFire-Flyer File System5.2 Smallpond 开源索引地址https://github.com/deepseek-ai/open-infra-index Day 1: FlashMLA 发布日期: 2025年2月24日GitHub 地址: deepseek-ai/FlashMLA简介: FlashMLA 是 DeepSeek 开源周的首个项目针对 NVIDIA Hopper GPU如 H800优化的高性能多头潜在注意力Multi-head Latent Attention, MLA解码内核。它通过利用 Hopper GPU 的高内存带宽高达 3000 GB/s和强大计算能力580 TFLOPS显著提升了 AI 模型在推理阶段的性能和可扩展性。FlashMLA 的设计特别适用于需要实时处理大量数据的场景如医疗诊断、金融交易和自动驾驶系统。DeepSeek 通过开源这一项目展示了其在硬件协同优化上的技术实力并为开发者提供了一个高效的推理加速工具。特点: 针对 Hopper GPU 的深度优化。支持高吞吐量推理提升模型部署效率。开源以鼓励社区在此基础上进一步开发。 Day 2: DeepEP 发布日期: 2025年2月25日GitHub 地址: deepseek-ai/DeepEP简介: DeepEP 是 DeepSeek 开源周第二天发布的项目是首个针对 Mixture-of-ExpertsMoE专家混合模型训练和推理优化的开源专家并行Expert Parallelism, EP通信库。随着 MoE 模型在 AI 中的广泛应用高效的通信机制成为提升训练和推理性能的关键。DeepEP 支持节点内和节点间的 all-to-all 通信利用 NVLink 和 RDMA 技术提供高吞吐量的训练和预填充内核以及低延迟的推理解码内核。它还原生支持 FP8 精度计算进一步降低了计算成本。DeepEP 的开源填补了社区在 MoE 优化通信工具上的空白为大规模分布式训练提供了强有力的支持。特点: 专为 MoE 模型设计的高效通信库。支持 FP8 精度降低硬件需求。通过通信-计算重叠技术提升系统性能。 Day 3: DeepGEMM 发布日期: 2025年2月26日GitHub 地址: deepseek-ai/DeepGEMM简介: DeepGEMM 是 DeepSeek 开源周第三天发布的项目旨在通过约 300 行精简代码实现高效的矩阵乘法General Matrix Multiply, GEMM展示如何突破 AI 计算能力的瓶颈。GEMM 是深度学习中的核心操作广泛用于神经网络的训练和推理。DeepGEMM 的实现不仅高效还极具可读性和可移植性为开发者提供了一个轻量级的优化模板。这一项目体现了 DeepSeek 在算法和计算优化上的深厚功底同时通过开源降低了技术门槛让更多人能够参与到高性能计算的实践中。特点: 仅 300 行代码实现高性能 GEMM。简洁高效易于理解和修改。适用于多种 AI 计算场景提升计算效率。这些内容直接引用并适配了您提供的 Day 4 数据并参考了 FlashMLA 的格式。 Day 4: 优化并行策略 4.1 DualPipe 发布日期: 2025年2月27日GitHub 地址: deepseek-ai/DualPipe简介: DualPipe 是 DeepSeek 开源周第四天发布的核心项目之一是一种为 V3/R1 训练设计的双向流水线并行算法。它通过创新的双向数据流设计实现了前向和后向计算与通信的高效重叠显著减少了流水线中的“气泡”bubble并提升了计算吞吐量。DualPipe 特别适用于超大规模模型训练参数量从数百亿到万亿级别通过优化计算-通信重叠解决了跨节点通信的瓶颈问题。DeepSeek 通过开源 DualPipe展示了其在并行策略上的技术突破为开发者提供了一个高效的训练加速工具。特点: 针对 V3/R1 架构的深度优化双向流水线提升效率。支持计算与通信完全重叠减少训练时间。开源以推动社区在超大规模模型训练中的创新。 4.2 EPLB 发布日期: 2025年2月27日GitHub 地址: deepseek-ai/eplb简介: EPLBExpert Parallel Load Balancer是 DeepSeek 开源周第四天发布的第二个项目是为 V3/R1 模型设计的专家并行负载均衡器。它针对 Mixture-of-ExpertsMoE模型训练中常见的“热点专家”问题通过实时监控和动态任务分配实现了高效的负载均衡。EPLB 在万卡集群如 10,000 GPU中将整体利用率提升至 92% 以上有效避免了资源空闲。这一技术的开源为 MoE 模型的高效分布式训练提供了关键支持展示了 DeepSeek 在大规模并行计算优化上的领先能力。特点: 针对 MoE 模型的专家并行优化动态负载均衡。支持超大规模集群提升资源利用率。开源以鼓励社区开发更高效的分布式训练方案。 4.3 Profile-Data 发布日期: 2025年2月27日GitHub 地址: deepseek-ai/profile-data简介: Profile-Data 是 DeepSeek 开源周第四天发布的第三个项目提供了一个分析 V3/R1 训练中计算-通信重叠的工具和数据集。它基于 DeepSeek 的时空效率模型针对 3D 并行数据并行、流水线并行、张量并行提供详细的性能剖析数据帮助开发者精确识别计算与通信之间的冲突点。Profile-Data 支持多种并行配置如 EP64、TP1、4K 序列长度并为超大规模模型训练提供了调优基准。DeepSeek 通过开源这一工具助力开发者优化训练策略提升集群效率。特点: 针对 V3/R1 的计算-通信重叠分析优化训练性能。支持开发者定位性能瓶颈提供调优参考。开源以促进社区在并行训练分析上的进一步研究。 Day 5: 3FS、用于所有 DeepSeek 数据访问的 Thruster 5.1 3FSFire-Flyer File System 发布日期: 2025年2月28日GitHub 地址: deepseek-ai/3FS简介: 3FSFire-Flyer File System是 DeepSeek 开源周第五天发布的核心项目是一个高性能并行文件系统充分利用现代 SSD 和 RDMA 网络的全部带宽。它在 180 节点集群中实现了 6.6 TiB/s 的聚合读取吞吐量在 25 节点集群的 GraySort 基准测试中达到 3.66 TiB/min 的吞吐量并为 KVCache 查找提供超过 40 GiB/s 的峰值性能。3FS 采用解耦架构并保证强一致性专为 AI 工作负载设计支持训练数据预处理、数据集加载、检查点保存/加载、嵌入向量搜索及 V3/R1 推理中的 KVCache 查找等场景。DeepSeek 通过开源 3FS展示了其在分布式存储上的技术突破为开发者提供了一个高效的数据访问加速引擎。特点: 针对现代 SSD 和 RDMA 网络的深度优化。高吞吐量和低延迟支持大规模 AI 数据访问。开源以推动社区在 AI 基础设施上的创新。 5.2 Smallpond 发布日期: 2025年2月28日GitHub 地址: deepseek-ai/smallpond简介: Smallpond 是 DeepSeek 开源周第五天发布的配套项目是基于 3FS 的数据处理框架。它充分利用 3FS 的高性能并行文件系统能力简化了大规模数据处理任务的设计与实现。Smallpond 在分布式环境下支持高效的数据预处理、分片和排序等操作例如在 25 节点集群上以 3.66 TiB/min 的吞吐量完成 GraySort 基准测试。它的设计特别适合 AI 训练和推理中的数据管道需求与 3FS 无缝集成为开发者提供了一个轻量但强大的工具。DeepSeek 通过开源 Smallpond进一步扩展了 3FS 的应用生态帮助加速 AGI 数据处理流程。特点: 针对 3FS 优化的高效数据处理框架。支持分布式数据管道提升预处理效率。开源以鼓励社区在此基础上开发数据密集型应用。
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