DeepSeek开源第二弹DeepEP，但它究竟是个啥？
DeepSeek开源第二弹DeepEP，但它究竟是个啥？
DeepSeek开源第二弹DeepEP，它究竟是个啥？本文将从功能、技术原理以及对普通人写提示词的启示三个方面，为你详细解读这个AI领域的前沿技术。
DeepEP是干嘛的？
DeepEP（Distributed Expert Parallel Communication Library）是为混合专家MOE（Mixture of Experts）与并行专家EP量身定制的通信库。其主要作用是优化MOE混合专家节点间的数据分发与合并，从而达到降低延时、提升吞吐量的效果。这背后意味着训练/计算更快，成本更低，模型迭代更快。
它是怎么做到的？
什么是混合专家MOE？
混合专家模型（Mixture of Experts）不再追求大而全，转而追求多而专精。它会将任务动态路由给各个领域专家，并将各个领域专家的输出进行组合。
DeepEP的核心优化
- NVLink优化：好比建成城际高铁，负责同一节点内专家高速通讯，带宽高达160GB/s，接近硬件极限；
- RDMA优化：好比建成跨城磁悬浮，负责跨节点专家高速通讯，跨节点直接访问内存，带宽高达50GB/s；
- FP8优化：低精度运算，好比货物压缩，更省空间，能交换更多信息。
这些优化对DeepSeek非常重要：
- 专家分发（Dispatch）：数据快速精准分配给多个专家；
- 数据合并（Combine）：汇总各个专家的处理结果，统筹形成最终数据；
对普通人写提示词有什么启示？
为了充分发挥DeepSeek的混合专家MOE的最大潜力，可以显性告诉它，你希望它扮演哪些专家角色来回复问题。
bad case：如何设计高并发高可用系统？
这样的提示词，你会得到一个泛泛而谈的回答。
good case：假设你是由以下专家组成的团队：
- 分布式领域系统架构师
- 电商领域业务架构师
- 资深DBA
请分别从各自领域提出5项技术选型建议，并组合设计方案满足每秒10万次交易，数据满足最终一致性，故障恢复时间小于30秒的系统。
没错，你不止可以让DeepSeek扮演一个角色，你甚至可以让他扮演专家团的多个角色。此时处理时间并不会显著增长，但输出质量会显著提高。
节省训练资源，缩短回复时间，提升回答质量，多个专家还能够交叉验证（大而全模型可能过拟合），DeepSeek创新性使用MOE之后，很快就得到了业界的广泛认可与复制。
总结
- DeepEP，是为混合专家MOE量身定制的通信库；
- DeepEP的核心思路是：优化MOE混合专家节点间的数据分发与合并；
- 提示词层面：通过让DeepSeek显示扮演专家团的多个角色，能充分发挥DeepSeek的混合专家MOE机制，不会显著增加处理时间，但能显著提升输出质量；
- 提示词只有适配了AI的认知模式，才能最高效的发挥最大的作用。
知其然，知其所以然。思路比结论更重要。
补充阅读材料：
《DeepEP》
https://github.com/deepseek-ai/DeepEP
本文原文来自CSDN博客