一文读懂 DeepSeek 开源周，CEO 梁文锋亲自写代码？

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探索DeepSeek开源周，揭开AI加速的秘密！

核心内容：
1. FlashMLA：Hopper GPU优化的数据处理工具
2. DeepEP：混合专家模型的通信加速器
3. DeepGEMM：大规模矩阵运算优化库

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

周一 - FlashMLA

FlashMLA 是一个为 Hopper GPU 优化的数据处理工具，它可以高效地解码并处理各种数据。比如，当我们需要喂给 AI 模型大量的文本或数据信息时，FlashMLA 能够快速处理这些数据，避免了处理过程中的瓶颈，让 AI 更迅速地学习和推理。

如果 AI 是一个阅读高手，那 FlashMLA 就是一个超级放大镜！它让 AI 在处理长篇文本时，更快地找到关键信息。对于 聊天机器人、智能翻译 来说，非常有价值。

周二 - DeepEP

DeepEP 是一个专门为混合专家（MoE）模型设计的通信工具。它能够高效地在不同的 AI 模块之间传递数据，确保它们能够快速交流和协作，从而加速 AI 模型的训练和推理过程。它不仅支持低精度运算，还可以在 GPU 之间实现高效的通信，确保整个系统的流畅运行。

AI 模型就像一个篮球队，每个队员负责不同的任务，但如果队员之间传球不流畅，比赛就会输。 DeepEP 解决的就是这个问题——让 AI「队友」之间传递信息更快，团队协作更默契。 

周三 - DeepGEMM

DeepGEMM 是一个优化库，用于加速大规模的数字计算，特别是矩阵运算。它通过简化计算过程，避免了冗余的计算步骤，使得处理大量数据时能更加高效。尤其是在处理需要高精度计算的任务时，DeepGEMM 能够提供出色的性能，确保计算速度远超常规方法。

AI 的核心能力之一是数学计算。DeepGEMM 相当于一个「超级计算器」，让 AI 在做复杂计算时更快、更省电。

周四 - 优化并行策略

DualPipe：一种高效的算法，它让计算和数据传输能够同时进行，减少了在这两者之间的等待时间。就像在高速公路上设置了双车道，让计算任务和数据传输能够并行进行，极大地提升了 AI 模型训练的效率。

EPLB： V3/R1 的专家并行负载均衡器，它负责确保在 AI 模型的训练过程中，不同计算节点（GPU）之间的负载是均衡的。这样就避免了某些计算节点因为负担过重而拖慢整体进度，从而确保每台计算机都能够高效运作，整个系统的表现更加稳定。

想象一下，你一边开车一边和朋友聊天，信息是同步进行的。但很多 AI 模型在计算时，必须「等算完了再说」。DeepSeek 开发的优化策略，让 AI 可以一边计算，一边传递数据，提升效率，减少资源浪费。

周五 - 3FS，全方位加速 DeepSeek 数据访问

3FS 是一个高效的分布式文件系统，能够帮助 AI 模型快速读取和存储大量的数据。它利用现代 SSD 存储和 RDMA 网络，让数据访问变得更快、更可靠，确保大规模数据处理时不会出现瓶颈。

此外，DeepSeek还发布了Smallpond，这是一个基于DuckDB和3FS构建的轻量级数据处理框架，旨在提供高性能的数据处理能力。

AI 需要存储和读取大量数据，像是海量的视频、图片、文本等。3FS 相当于一个 「超高速云盘」，让 AI 访问数据更快！

DeepSeek 开源地址：https://github.com/deepseek-ai

从 DualPipe 的 Readme 中可以看到，DualPipe 的开发者中有 DeepSeek CEO 梁文锋的名字。

最近虽然一直在蹭 DeepSeek 的流量，但是我们努力的在公众号里面发表干货！绝对不写特别水的文章。不能辜负大家对我们的关注和支持！也欢迎大家关注我们的公众号，以便随时看到我们的最新分享！