DeepEP有利于CPO光模块的发展

[Ted-MrYang]

DeepEP 的技术概述
DeepEP 提供高吞吐量和低延迟的全对全 GPU 内核，专门用于 MoE 分派和组合，支持包括 FP8 在内的低精度操作（DeepEP GitHub 页面）。它与 DeepSeek-V3 等大型语言模型的训练相关联，提供不对称域带宽转发（NVLink 到 RDMA）和 SM 数量控制的内核，适用于训练和推理预填充（DeepEP GitHub 页面）。其性能测试硬件包括 H800 和 CX7 InfiniBand 400 Gb/s RDMA，普通内核带宽节点内可达 153-158 GB/s，节点间 43-47 GB/s（DeepEP GitHub 页面）。

DeepEP 的要求包括 Hopper GPUs、Python 3.8+、CUDA 12.3+、PyTorch 2.1+、NVLink 和 RDMA（DeepEP GitHub 页面），这表明它依赖于高性能的 GPU 集群通信，特别适合分布式 AI 训练。

DeepEP 与 CPO 的关系分析
虽然 DeepEP 和 CPO 属于不同的技术层（软件 vs. 硬件），但它们可以在同一个系统中协同工作。DeepEP 专注于优化 AI 训练中的通信，而 CPO 提供物理层的高速光通信网络。特别是，CPO 可以作为 DeepEP 运行的网络基础，提供高带宽和低延迟，这对 AI 训练的分布式计算非常重要。

对于使用 CPO 的系统，DeepEP 可以利用其高速网络来优化 AI 训练的通信。例如，在数据中心中，CPO 可以支持超过 51.2 TBps 的交换机 ASIC，这对 DeepEP 的分布式训练非常有帮助（Synopsys Blog）。这意味着，DeepEP 在这样的系统中运行时会更高效，特别是在需要大规模并行计算的场景中。

综合来看，DeepEP 对使用 Co-Packaged Optics (CPO) 的系统有益，特别是那些需要高性能 AI 训练的场景。它可以利用 CPO 提供的高速光通信网络来优化通信。因此，DeepEP 的 GitHub 仓库对 CPO 相关工作者的参考价值在于了解 AI 训练的通信需求如何影响网络设计。