揭秘摩尔线程如何助力DeepSeek实现突破性进展

摩尔线程成功支持DeepSeeK开源通信库DeepEP与并行算法DualPipe：推动大模型训练效率的新里程碑

it之家报道，在DeepSeek开源周的第四日，摩尔线程宣布实现了重大技术突破，成功支持DeepSeek开源通信库DeepEP和并行算法DualPipe，并公开发布了相关开源代码仓库：MT-DeepEP和MT-DualPipe。
这一消息在科技界引起了广泛关注，标志着大模型训练效率的新里程碑。

一、DeepEP：专家并行通信库助力大模型训练

DeepEP是一个用于MoE（混合专家）模型训练和推理的开源EP（expertparallelism，专家并行）通信库。
它主要适用于大模型训练，特别是需要EP的集群训练。
DeepEP通过优化通信信道的使用率，提升了训练效率，使得大规模模型的训练更加高效和实用。

摩尔线程基于其先进的MUSAComputeCapability3.1全功能GPU，成功适配了DeepEP。
其支持的特性包括：实现DeepSeek-V3提出的双向流水线并行算法，通过前向计算与后向计算阶段的计算与通信完全重叠，减少了流水线气泡（设备空闲等待），从而大大提高了训练效率。

二、DualPipe：提升并行处理能力与通信效率

DualPipe是一种重要的并行算法，它能够帮助提高模型的并行处理能力和通信效率。
摩尔线程依托其深度学习框架Torch-MUSA（已开源）和MUSA软件栈全方位的兼容性，成功实现了对DualPipe这一算法的支持。

目前，MT-DualPipe可以完整接入摩尔线程MT-Megatron框架和即将开源的MT-TransformerEngine框架，实现DeepSeekV3训练流程完整复现。
结合MT-Megatron框架，MT-DualPipe可实现完整的DeepSeekV3模型MLP-FFN分离以及DW-DG分离，进一步降低气泡占比，优化通信效率。
这意味着在进行大规模模型训练时，能够更有效地利用计算资源，提高训练速度和效果。

三、与异步通信引擎的结合：实现更高效通信掩盖

摩尔线程的MT-DualPipe与MT-TransformerEngine和MT-DeepEP的结合，可以利用MT-DeepEP的异步通信引擎实现更高效的通信掩盖，降低对计算资源的损耗。
这意味着在进行模型训练时，可以更好地平衡计算资源和通信资源的使用，提高整体训练效率。
这一技术的实现，将进一步推动大规模模型训练的发展，为科研和产业发展带来更多可能性。

四、Torch-MUSA开源地址及相关阅读

感兴趣的读者可以通过IT之家提供的链接获取Torch-MUSA开源地址。
读者还可以查阅相关阅读资料，了解更多关于摩尔线程和DeepSeek的信息。

结论：

摩尔线程成功支持DeepSeek开源通信库DeepEP与并行算法DualPipe，是深度学习领域的一大突破。
这一技术突破将大大提高大模型训练的效率和实用性，为科研和产业发展带来更多可能性。
通过优化通信信道的使用率、减少流水线气泡、结合异步通信引擎等技术手段，摩尔线程实现了对DeepEP和DualPipe的支持，进一步提升了模型的并行处理能力和通信效率。
这一成果的实现，将为未来的大规模模型训练提供强有力的支持。

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