DeepSeek 202502 开源周合集
DeepSeek 本周的开源项目体现了其在 AI 技术栈中的深厚积累，从硬件协同优化（FlashMLA）、通讯库（DeepEP）、核心计算（DeepGEMM）到推理模型（DeepSeek-R1），覆盖了模型开发和部署的多个关键环节。这些项目不但展示了技术气力，也通过开源推动了 AI 社区的协作与创新。https://i-blog.csdnimg.cn/direct/6e3fb1245655413f8ff168e50dc1a49c.png
开源索引地址：https://github.com/deepseek-ai/open-infra-index
Day 1: FlashMLA
[*]发布日期: 2025年2月24日
[*]GitHub 地址: deepseek-ai/FlashMLA
[*]简介: FlashMLA 是 DeepSeek 开源周的首个项目，针对 NVIDIA Hopper GPU（如 H800）优化的高性能多头潜伏留意力（Multi-head Latent Attention, MLA）解码内核。它通过利用 Hopper GPU 的高内存带宽（高达 3000 GB/s）和强大计算能力（580 TFLOPS），显著提拔了 AI 模型在推理阶段的性能和可扩展性。FlashMLA 的计划特别实用于需要及时处理大量数据的场景，如医疗诊断、金融生意业务和主动驾驶体系。DeepSeek 通过开源这一项目，展示了其在硬件协同优化上的技术气力，并为开发者提供了一个高效的推理加速工具。
[*]特点:
[*]针对 Hopper GPU 的深度优化。
[*]支持高吞吐量推理，提拔模型部署效率。
[*]开源以鼓励社区在此基础上进一步开发。
Day 2: DeepEP
[*]发布日期: 2025年2月25日
[*]GitHub 地址: deepseek-ai/DeepEP
[*]简介: DeepEP 是 DeepSeek 开源周第二天发布的项目，是首个针对 Mixture-of-Experts（MoE，专家混合模型）练习和推理优化的开源专家并行（Expert Parallelism, EP）通讯库。随着 MoE 模型在 AI 中的广泛应用，高效的通讯机制成为提拔练习和推理性能的关键。DeepEP 支持节点内和节点间的 all-to-all 通讯，利用 NVLink 和 RDMA 技术，提供高吞吐量的练习和预添补内核，以及低延迟的推理解码内核。它还原生支持 FP8 精度计算，进一步降低了计算本钱。DeepEP 的开源填补了社区在 MoE 优化通讯工具上的空白，为大规模分布式练习提供了强有力的支持。
[*]特点:
[*]专为 MoE 模型计划的高效通讯库。
[*]支持 FP8 精度，降低硬件需求。
[*]通过通讯-计算重叠技术提拔体系性能。
Day 3: DeepGEMM
[*]发布日期: 2025年2月26日
[*]GitHub 地址: deepseek-ai/DeepGEMM
[*]简介: DeepGEMM 是 DeepSeek 开源周第三天发布的项目，旨在通过约 300 行精简代码实现高效的矩阵乘法（General Matrix Multiply, GEMM），展示如何突破 AI 计算能力的瓶颈。GEMM 是深度学习中的核心操作，广泛用于神经网络的练习和推理。DeepGEMM 的实现不但高效，还极具可读性和可移植性，为开发者提供了一个轻量级的优化模板。这一项目体现了 DeepSeek 在算法和计算优化上的深厚功底，同时通过开源降低了技术门槛，让更多人可以或许参与到高性能计算的实践中。
[*]特点:
[*]仅 300 行代码实现高性能 GEMM。
[*]轻便高效，易于理解和修改。
[*]实用于多种 AI 计算场景，提拔计算效率。
这些内容直接引用并适配了您提供的 Day 4 数据，并参考了 FlashMLA 的格式。
Day 4: 优化并行策略
4.1 DualPipe
[*]发布日期: 2025年2月27日
[*]GitHub 地址: deepseek-ai/DualPipe
[*]简介: DualPipe 是 DeepSeek 开源周第四天发布的核心项目之一，是一种为 V3/R1 练习计划的双向流水线并行算法。它通过创新的双向数据流计划，实现了前向和后向计算与通讯的高效重叠，显著淘汰了流水线中的“气泡”（bubble）并提拔了计算吞吐量。DualPipe 特别实用于超大规模模型练习（参数量从数百亿到万亿级别），通过优化计算-通讯重叠办理了跨节点通讯的瓶颈题目。DeepSeek 通过开源 DualPipe，展示了其在并行策略上的技术突破，为开发者提供了一个高效的练习加速工具。
[*]特点:
[*]针对 V3/R1 架构的深度优化，双向流水线提拔效率。
[*]支持计算与通讯完全重叠，淘汰练习时间。
[*]开源以推动社区在超大规模模型练习中的创新。
4.2 EPLB
[*]发布日期: 2025年2月27日
[*]GitHub 地址: deepseek-ai/eplb
[*]简介: EPLB（Expert Parallel Load Balancer）是 DeepSeek 开源周第四天发布的第二个项目，是为 V3/R1 模型计划的专家并行负载均衡器。它针对 Mixture-of-Experts（MoE）模型练习中常见的“热门专家”题目，通过及时监控和动态任务分配实现了高效的负载均衡。EPLB 在万卡集群（如 10,000 GPU）中将整体利用率提拔至 92% 以上，有效制止了资源空闲。这一技术的开源为 MoE 模型的高效分布式练习提供了关键支持，展示了 DeepSeek 在大规模并行计算优化上的领先能力。
[*]特点:
[*]针对 MoE 模型的专家并行优化，动态负载均衡。
[*]支持超大规模集群，提拔资源利用率。
[*]开源以鼓励社区开发更高效的分布式练习方案。
4.3 Profile-Data
[*]发布日期: 2025年2月27日
[*]GitHub 地址: deepseek-ai/profile-data
[*]简介: Profile-Data 是 DeepSeek 开源周第四天发布的第三个项目，提供了一个分析 V3/R1 练习中计算-通讯重叠的工具和数据集。它基于 DeepSeek 的时空效率模型，针对 3D 并行（数据并行、流水线并行、张量并行）提供具体的性能剖析数据，资助开发者精确识别计算与通讯之间的辩论点。Profile-Data 支持多种并行配置（如 EP64、TP1、4K 序列长度），并为超大规模模型练习提供了调优基准。DeepSeek 通过开源这一工具，助力开发者优化练习策略，提拔集群效率。
[*]特点:
[*]针对 V3/R1 的计算-通讯重叠分析，优化练习性能。
[*]支持开发者定位性能瓶颈，提供调优参考。
[*]开源以促进社区在并行练习分析上的进一步研究。
Day 5: 3FS、用于全部 DeepSeek 数据访问的 Thruster
5.1 3FS（Fire-Flyer File System）
[*]发布日期: 2025年2月28日
[*]GitHub 地址: deepseek-ai/3FS
[*]简介: 3FS（Fire-Flyer File System）是 DeepSeek 开源周第五天发布的核心项目，是一个高性能并行文件体系，充分利用今世 SSD 和 RDMA 网络的全部带宽。它在 180 节点集群中实现了 6.6 TiB/s 的聚合读取吞吐量，在 25 节点集群的 GraySort 基准测试中达到 3.66 TiB/min 的吞吐量，并为 KVCache 查找提供凌驾 40 GiB/s 的峰值性能。3FS 采用解耦架构并保证强一致性，专为 AI 工作负载计划，支持练习数据预处理、数据集加载、查抄点生存/加载、嵌入向量搜刮及 V3/R1 推理中的 KVCache 查找等场景。DeepSeek 通过开源 3FS，展示了其在分布式存储上的技术突破，为开发者提供了一个高效的数据访问加速引擎。
[*]特点:
[*]针对今世 SSD 和 RDMA 网络的深度优化。
[*]高吞吐量和低延迟，支持大规模 AI 数据访问。
[*]开源以推动社区在 AI 基础设施上的创新。
5.2 Smallpond
[*]发布日期: 2025年2月28日
[*]GitHub 地址: deepseek-ai/smallpond
[*]简介: Smallpond 是 DeepSeek 开源周第五天发布的配套项目，是基于 3FS 的数据处理框架。它充分利用 3FS 的高性能并行文件体系能力，简化了大规模数据处理任务的计划与实现。Smallpond 在分布式环境下支持高效的数据预处理、分片和排序等操作，例如在 25 节点集群上以 3.66 TiB/min 的吞吐量完成 GraySort 基准测试。它的计划特别适合 AI 练习和推理中的数据管道需求，与 3FS 无缝集成，为开发者提供了一个轻量但强大的工具。DeepSeek 通过开源 Smallpond，进一步扩展了 3FS 的应用生态，资助加速 AGI 数据处理流程。
[*]特点:
[*]针对 3FS 优化的高效数据处理框架。
[*]支持分布式数据管道，提拔预处理效率。
[*]开源以鼓励社区在此基础上开发数据密集型应用。
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