赋能大模型训练效率飞跃 摩尔线程在新技术中融入DeepSeek开源通信库

摩尔线程成功支持DeepSeek开源通信库与并行算法：推动大规模模型集群训练和深度学习性能的新里程碑

在DeepSeek开源周的第四日，摩尔线程（Moore ThreADS）宣布了一项重大进展，成功支持了DeepSeek的开源通信库DeepEP和并行算法DualPipe，并发布了相关的代码仓库：MT-DeepEP和MT-DualPipe。
这一消息在业界引起了广泛关注，为大规模模型集群训练和深度学习性能的优化树立了新的里程碑。

一、关于DeepEP：优化通信效率的利器

DeepEP是专为MoE（混合专家）模型训练和推理设计的通信库。
在大规模模型集群训练中，通信效率的提升至关重要。
摩尔线程基于MUSA Compute Capability 3.1全功能GPU，适配了DeepEP通信库。
通过优化通信信道使用率，它支持高效All-to-All通信、节点内通信、高吞吐量计算核心以及低延迟推理解码等功能。
值得一提的是，DeepEP原生支持FP8数据分发，这对于高性能计算和深度学习应用来说是一个巨大的优势。

二、关于DualPipe：双向流水线并行算法的新突破

DualPipe是DeepSeek-V3提出的双向流水线并行算法。
传统的计算与通信在并行处理中往往存在瓶颈，而DualPipe通过计算与通信的完全重叠，极大地减少了设备空闲等待现象。
摩尔线程依托深度学习框架Torch-MUSA和MUSA软件栈的兼容性，实现了对DualPipe算法的支持。
这一支持将有助于进一步提升计算资源的利用效率，加速大规模模型训练过程。

三、摩尔线程的成功实践：结合MT-Megatron与MT-TransformerEngine框架的优势

摩尔线程在实现DeepEP和DualPipe的支持方面取得了显著成果。
其中，MT-DeepEP和MT-DualPipe可以与摩尔线程的其它重要框架相结合，以实现更高效、更强大的性能。
例如，MT-DualPipe可接入MT-Megatron框架和即将开源的MT-TransformerEngine框架。
这将有助于降低气泡占比，进一步优化通信效率，实现更高效的计算资源利用。
这些结合将极大地推动深度学习领域的发展，为各行各业的智能化进程提供强大的技术支持。

四、行业影响及未来展望：

摩尔线程的成功实践对行业产生了深远影响。
对于大规模模型集群训练和深度学习性能的优化来说，DeepEP和DualPipe的结合将极大地提高计算资源的利用效率。
这将有助于缩短模型训练周期，提高模型质量，进而推动人工智能技术的创新和应用。
摩尔线程与DeepSeek的合作展示了行业内外协作、共同推动技术进步的重要性。
最后，随着摩尔线程不断推出新的技术和产品，未来深度学习领域的发展将更加迅速和高效。
我们有理由相信，摩尔线程将继续为行业带来更多创新和突破。

摩尔线程成功支持DeepSeek的开源通信库DeepEP和并行算法DualPipe是一项具有里程碑意义的成果。
它将为大规模模型集群训练和深度学习性能的优化带来革命性的进步。
我们期待未来摩尔线程在深度学习领域的更多创新和突破，为人工智能技术的发展和应用做出更大贡献。

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