摩尔线程支持DeepSeek开源通信库DeepEP和并行算法DualPipe
DeepSeek开源周第四日,线程摩尔线程宣布已成功支持DeepSeek开源通信库DeepEP和并行算法DualPipe,支持并发布相关开源代码仓库:MT-DeepEP和MT-DualPipe。开源库
DeepEP是通信一个用于MoE(混合专家)模型训练和推理的开源EP(expert parallelism,专家并行)通信库,并行主要适用于大模型训练,算法特别是线程需要EP的集群训练。它通过优化通信信道的支持使用率,显著提升了训练效率。开源库摩尔线程基于MUSA ComputeCapability 3.1全功能GPU,通信第一时间适配了DeepEP,并行支持以下特性:
高效优化的算法 All-to-All 通信,支持 dispatch & combine
支持 MTLink + GPU(MUSA Compute Capability 3.1)节点内通信
训练及推理预填充阶段的线程高吞吐量计算核心
推理解码阶段的低延迟计算核心
原生支持 FP8 数据分发
灵活控制 GPU 资源,实现计算与通信的支持高效重叠
DualPipe是DeepSeek-V3提出的双向流水线并行算法,通过前向计算与后向计算阶段的开源库计算与通信完全重叠,显著减少了“流水线气泡”(设备空闲等待)。与传统流水线并行相比,DualPipe 采用双向数据流设计,使数据从两端相向处理,大幅提升了资源利用率与训练效率。
摩尔线程依托深度学习框架Torch-MUSA(已开源)和MUSA软件栈全方位的兼容性,实现了对DualPipe这一算法的高效支持。MT-DualPipe可以完整接入摩尔线程 MT-Megatron框架和MT-TransformerEngine框架(即将开源),实现DeepSeek V3训练流程的完整复现。
此外,MT-DualPipe结合MT-Megatron可以实现完整DeepSeek V3模型的MLP-FFN分离以及DW-DG分离,进一步降低气泡占比,优化通信效率。同时,MT-DualPipe与MT-TranformerEngine和MT-DeepEP的结合,可以利用MT-DeepEP和异步通信引擎实现更高效的通信掩盖,大大降低对计算资源的损耗。
DeepEP和DualPipe的第一时间适配,充分验证了摩尔线程MUSA架构和全功能GPU在生态兼容与快速适配上的强大优势。我们诚挚欢迎广大开发者下载体验,并期待您的反馈与建议。
关于摩尔线程
摩尔线程成立于2020年10月,以全功能GPU为核心,致力于向全球提供加速计算的基础设施和一站式解决方案,为各行各业的数智化转型提供强大的AI计算支持。
我们的目标是成为具备国际竞争力的GPU领军企业,为融合人工智能和数字孪生的数智世界打造先进的加速计算平台。我们的愿景是为美好世界加速。
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