刚刚！梁文锋亲自贡献：DeepSeek全面开源优化并行策略！

主要观点总结

DeepSeek 连续开源五个软件库，包括用于训练大型模型的算法和技术。其中，Day 4 开源的三个代码库为 DualPipe、EPLB 和 profile-data，分别用于减少训练空闲时间、实现负载均衡和提高 GPU 利用率。同时，DeepSeek 还公开了训练和推理框架的分析数据，帮助社区理解其通信计算重叠策略和底层实现细节。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeek 连续开源五个软件库

DeepSeek 在一周内连续开源了五个软件库，包括用于 Hopper GPU 的 MLA 解码核 FlashMLA、专家混合（MoE）模型训练和推理的 EP 通信库 DeepEP、支持密集型和专家混合（MoE）GEMM 的 FP8 GEMM 库 DeepGEMM等。

关键观点2: Day 4 开源三个代码库：DualPipe、EPLB 和 profile-data

DeepSeek 在第四天开源了三个代码库，分别用于减少训练空闲时间、实现负载均衡和提高 GPU 利用率。DualPipe 通过重叠计算和通信来减少训练的空闲时间，EPLB 平衡了工作负载使得几乎没有 GPU 闲置的情况，而 profile-data 则是为了帮助社区更好地理解通信 - 计算重叠策略和底层实现细节。

关键观点3: DeepSeek 公开了训练和推理框架的分析数据

DeepSeek 公开分享了其训练和推理框架的分析数据，便于社区了解通信计算重叠策略和底层实现细节。这些数据是使用 PyTorch Profiler 捕获的，可以直接在浏览器中可视化。

关键观点4: DeepSeek 错峰优惠活动

DeepSeek 官方宣布在夜间空闲时段推出错峰优惠活动，以鼓励用户在夜间使用其服务。同时，DeepSeek 还恢复了 API 开放平台的充值功能。

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