深度优化通信框架，为AI大模型训练打开全新篇章
在AI领域，高效的通信框架是模型训练的关键因素之一。近期，腾讯技术团队针对DeepSeek开源的DeepEP通信框架进行了深度优化，使其在多种网络环境下均实现显著性能提升，为企业开展AI大模型训练提供了更高效的解决方案。这一技术方案不仅获得了DeepSeek的公开致谢，还引发了业界的广泛关注。
DeepEP是一个为专家混合（MoE）和专家并行（EP）量身定制的通信库，它提供高吞吐量和低延迟的全对全GPU内核。该库还支持低精度运算，包括FP8，这为AI模型训练提供了更多可能性。
腾讯星脉网络团队在DeepEP开源后便展开技术攻关，发现两大关键瓶颈：一是对于双端口网卡带宽利用率不足，二是CPU控制面交互存在时延。针对这些问题，腾讯技术团队展开了深入的研究和优化。
首先，他们针对双端口网卡带宽利用率不足的问题，采取了一系列措施来提高带宽利用率。通过对网络通信协议的优化，以及对数据传输方式的改进，成功提升了网络通信效率，实现了性能翻倍。
其次，针对CPU控制面交互存在时延的问题，腾讯技术团队采取了更加高效的控制面通信方式，减少了时延。同时，通过对CPU资源的优化利用，进一步提高了整体性能。这些优化措施不仅在RoCE网络环境下实现了性能翻倍，反哺到IB（InfiniBand）网络时更使原有通信效率再提升30%。
经过腾讯技术团队的深度优化，DeepEP通信框架在多种网络环境下均实现了显著性能提升。在测试中，优化后的通信框架性能在RoCE网络环境提升100%，IB网络环境提升30%。这一显著的性能提升为企业开展AI大模型训练提供了强有力的支持。
值得一提的是，该技术已全面开源，并成功应用于腾讯混元大模型等项目的训练推理。在腾讯星脉与H20服务器构建的环境中，这套方案展现出出色的通用性。这一开源通信框架的性能飞跃，不仅为其他企业开展AI大模型训练提供了借鉴和参考，也为整个AI领域的发展注入了新的动力。
DeepSeek对腾讯技术团队的感谢，正是对这种技术突破和创新精神的认可。这种深度优化和开源共享的机制，将推动整个行业的技术进步，为AI领域的未来发展打开全新篇章。
总的来说，腾讯技术团队对DeepEP通信框架的深度优化，不仅提升了该框架的性能，也为企业开展AI大模型训练提供了更高效的解决方案。这一技术方案的成功应用，展现了腾讯在AI领域的实力和领先地位。我们期待着腾讯在未来能够继续发挥其在AI领域的优势，为整个行业的发展做出更大的贡献。
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