DeepEP
DeepEP es una biblioteca de comunicación diseñada para Mixture-of-Experts (MoE) y Expert Parallelism (EP). Proporciona núcleos GPU de baja latencia y alto rendimiento para el procesamiento de datos.
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GitHubCódigo abiertoInteligencia artificial
Descripción
DeepEP es una biblioteca de comunicación diseñada específicamente para Mixture of Experts (MoE) y paralelismo de expertos (EP). Proporciona núcleos GPU de alto rendimiento y baja latencia para todas las operaciones, optimizados tanto para tareas de entrenamiento como de inferencia. La biblioteca admite operaciones de baja precisión, incluyendo FP8, y cuenta con núcleos optimizados para el reenvío de ancho de banda de dominio asimétrico, lo que la hace adecuada para diversas arquitecturas de GPU y configuraciones de red.
Cómo usar DeepEP?
Para usar DeepEP, instala las dependencias requeridas, incluyendo NVSHMEM, e importa la biblioteca en tu proyecto de Python. Configura los búferes de comunicación y establece el número de multiprocesadores de transmisión (SMs) a utilizar. Utiliza las funciones proporcionadas para despachar y combinar operaciones durante el entrenamiento del modelo o la inferencia.
Características principales de DeepEP:
1️⃣
Núcleos GPU de alto rendimiento y baja latencia para MoE y EP
2️⃣
Soporte para operaciones de baja precisión, incluyendo FP8
3️⃣
Optimizado para el reenvío de ancho de banda de dominio asimétrico
4️⃣
Núcleos de baja latencia para decodificación de inferencia
5️⃣
Método de superposición de comunicación-computación basado en hooks
Por qué podría ser usado DeepEP?
| # | Caso de Uso | Estado | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Entrenamiento de modelos utilizando núcleos normales | ✅ | |
| # 2 | Fase de prellenado de inferencia | ✅ | |
| # 3 | Decodificación de inferencia sensible a la latencia | ✅ | |
Desarrollado por DeepEP?
DeepEP es desarrollado por un equipo de investigadores e ingenieros, incluyendo a Chenggang Zhao, Shangyan Zhou, Liyue Zhang, y otros, que se enfocan en avanzar las bibliotecas de comunicación para un procesamiento eficiente en paralelo de expertos en aplicaciones de aprendizaje profundo.