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　　DeepEP的核心功能在于其改进的专家并行（EP）通信库，它与之前开源的FlashMLA相得益彰，后者是多头潜在注意力（MLA）技术的进一步提升。DeepEP提供了一个高吞吐量和低延迟的全对全GPU内核，专门用于MoE模型的分发和合并操作。这意味着，DeepEP能够在不同的计算节点间高效地传递信息，从而降低模型训练所需的时间和资源消耗。

　　根据DeepSeek官方的介绍，DeepEP有多项显著特点，包括全员几乎没有延迟的高效沟通能力，支持NVLink和RDMA的节点内和节点间通信，以及为了训练和推理提供的高吞吐量和低延迟内核。此外，DeepEP原生支持FP8调度，能够灵活控制GPU资源，极大提升计算和通信的效率，所有这些特性，使其在处理大型AI任务时表现出色。

　　业界媒体诸如《每日经济新闻》对此进行了深入解读，认为DeepEP的技术进步将有助于降低大模型训练的通信成本，促使行业内更为广泛和高效的应用。然而，行业分析师也警告，这种技术进展并不代表对高速通信需求的削弱，因张量并行（TP）和专家并行（EP）通信开销并无绝对的优劣之分，具体问题仍需具体分析。

　　不仅技术引人注目，DeepSeek的开源公告也在市场上引起了迅速反响。在该公告发布后不久，兆龙互连（300913.SZ）的股价一度冲高7.5%。这家公司主要从事高速通信设备的研发。在尽管市场情绪推动了股票的短期波动，DeepSeek方面表示，尚无直接证据表明这一技术的发布与兆龙互连的股价表现有直接关联。

　　在这一背景下，《每日经济新闻》应用程序中的“DeepSeek”功能也供用户使用，为他们提供更便捷的信息检索。通过该功能，用户可以轻松获得有关大模型和AI技术的深度分析，极大地降低了获取专业知识的门槛。

　　在AI技术领域，DeepEP的推出不仅补充了现有的技术生态，也为未来的AI模型训练提供了新思路。这一创新技术无疑会激励更多研究者和开发者在AI领域深耕，通过高效的模型训练和应用，促进各行各业智能化转型。在这个关键的时刻，各界期待DeepSeek的技术能够引领一波新的AI发展浪潮，推动行业的进一步革新与突破。

　　总之，DeepSeek的DeepEP开源库给大模型训练带来了新的可能性，其影响或将远不止于此，未来我们将看到这项技术如何在更多实际应用中发光发热。对于广大开发者而言，随着AI绘画、AI写作工具不断发展，如何利用这些工具提升创作效率与创新能力，将是未来不断探索的主题。

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