DeepSeek获腾讯支持：增强网络效率，优化AI培训过程
发布时间：2025-05-08 18:39:22 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：48 次
近日，腾讯技术团队对 DeepSeek 开源的 DeepEP 通信框架进行了深度优化，显著提升了其在多种网络环境下的性能。经过测试，优化后的通信框架在 RoCE 网络环境下的性能提升达到了惊人的100%，而在 IB 网络环境中则提升了30%。这一成果不仅为企业的 AI 大模型训练提供了更高效的解决方案，还为相关技术的进一步发展奠定了基础。
DeepSeek 是一个专注于 AI 大模型训练的开源项目，其 DeepEP 通信框架旨在提高数据传输效率，确保在复杂的网络环境中实现流畅的计算过程。腾讯团队的优化工作，解决了深度学习训练过程中常见的通信瓶颈，提升了数据交换的速度，使得训练过程更加高效。
值得一提的是，这次优化成果得到了 DeepSeek 的公开致谢，称此次贡献为 “huge speedup” 代码贡献。优化后的框架能够有效减少训练模型所需的时间，从而让企业能够更快地部署和应用 AI 技术。这对 AI 产业的发展无疑是一个积极的推动。
随着 AI 技术的迅猛发展，企业对高效计算和数据传输的需求也日益增长。此次优化不仅提升了 DeepEP 框架的性能，也展示了腾讯在技术创新和合作方面的实力。未来，随着更多技术的融合与发展，企业将在 AI 领域获得更大的竞争优势。
腾讯技术团队的努力为 AI 大模型的训练开辟了新的可能性，让企业在数字化转型的道路上走得更稳、更快。
腾讯技术团队近日对 DeepSeek 开源的 DeepEP 通信框架进行了深度优化，显著提升了其在多种网络环境下的性能。具体成果如下：
性能提升
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RoCE 网络环境：性能提升达 100%，数据传输速度翻倍。
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IB 网络环境：性能提升 30%，进一步提高了数据传输效率。
优化成果
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解决关键瓶颈：腾讯团队识别出两大关键瓶颈，一是双端口网卡带宽利用率不足，二是 CPU 控制面交互存在时延。通过智能化的带宽分配和拓扑感知的多 QP 建链技术，优化了双端口网卡的带宽利用率。
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降低延迟和能耗：基于 IBGDA 技术的改进，绕过了 CPU 的“中转”，降低了延迟和能耗。此外，腾讯提出的“QP 内时序锁”机制，确保了 GPU 间数据传输的顺序性和稳定性。
应用与影响
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全面开源：优化后的技术方案已全面开源，并成功应用于腾讯混元大模型等项目的训练推理。
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推动行业发展：这一成果不仅为企业的 AI 大模型训练提供了更高效的解决方案，还为相关技术的进一步发展奠定了基础。
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