Deepseek开源周第二天，炸裂开源用于混合专家模型训练和推理的DeepEP

昨天周一，Deepseek开源周第一天，开源了经过实际业务检验的内核级代码FlashMLA，自爆低成本秘籍引爆AI圈。

FlashMLA是专为英伟达Hopper架构GPU设计的多头线性注意力解码内核，性能亮眼。开源周的第一天就拿出了这么炸裂的代码，我都惊呆了，Deepseek可是打算开源5个代码库啊，第一天就如此惊艳，后面四天的开源计划引起了人们的期待。

今天，第二天来了，Deepseek按时发布新的开源消息，看不懂没关系，大部分人包括小编我也不是行业专家，我们知道这有什么用就行。

上午10:24分，Deepseek发布一个用于MoE模型训练和推理的EP通讯库，这个通讯库有5大优点，高效且优化的全对全通信、支持节点内（intranode）和节点间（internode）的 NVLink 和 RDMA、用于训练和推理预填充的高吞吐量内核、用于推理解码的低延迟内核、原生 FP8分派支持、灵活的GPU资源控制，实现计算与通信的重叠。

DeepEP这个开源通信库的主要用途是提升MoE（Mixture of Experts，专家混合模型）在训练和推理过程中的效率和性能。

又是一个提高效率和性能的库，Deepseek公司真是效率大王，我认为在底层的芯片的利用方面，Deepseek公司比自称效率之王的马斯克更加注重效率。

马斯克用20万张英伟达H100显卡训练的Grok3，实测综合评分之比Deepseek高那么一点点，老马真是吃了没有算法技术的亏，要是Deepseek公司来训练Grok3，根本就不需要那么多计算资源。

Deepseek公司不止有硬核的技术实力，更重要的是Deepseek那颗和世界共享技术的赤子之心，创始人梁文锋曾表示：“我们要成为世界进步的贡献者。”

当OpenAI不Open的时候，Deepseek Open，当马斯克慢开源、模型厂家假开源的时候，Deepseek火速开源，直接来真的。

才知道技术不会自己进步，而是有人在推动着它前行。

就像Deepseek团队说的那样：“我们相信分享的每一行代码都会成为一股共同前进的动力，加速人类迈向AI智能时代的旅程。”

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