DeepSeek扔的第二枚开源王炸是什么，跟第一枚有何不同？强烈引发外媒热议

在科技日新月异的今天，每一次技术的突破都可能成为推动行业发展的关键力量。近日，AI领域的独角兽企业DeepSeek，在其开源周活动中连续扔出了两枚震撼业界的“开源王炸”--FlashMLA与DeepEP。这两大开源项目的发布，不仅引发了国内外媒体的广泛关注与热议，更在AI社区内掀起了轩然大波。

2025年2月25日，DeepSeek在开源周的第二天，正式发布了名为DeepEP的开源代码库。DeepEP是全球首个专为MoE(混合专家)模型训练和推理设计的通信库，它的出现填补了该领域专用工具的空白。MoE模型作为一种能够有效提升AI模型性能和扩展性的架构，近年来在自然语言处理、计算机视觉等领域得到了广泛应用。然而，MoE模型在训练和推理过程中，面临着通信开销大、算力需求高等挑战。DeepEP正是针对这些痛点，通过优化GPU之间的信息传输效率，极大地缓解了从业者的算力焦虑。

DeepEP的核心优势在于其高效的通信机制。在传统的分布式AI训练中，GPU之间的通信往往成为性能瓶颈。DeepEP通过一系列创新技术，如低延迟通信协议、智能数据调度等，显著提升了GPU之间的通信效率。这意味着，原本需要庞大算力支持的重型任务，现在可以在更少的GPU上高效完成。据DeepSeek官方介绍，使用DeepEP后，某些MoE模型的训练速度可提升数倍，同时降低了对硬件资源的依赖。

DeepSeek扔的第二枚开源王炸是全栈通信库DeepEP。与第一枚开源王炸FlashMLA相比，两者在多个方面存在显著差异。以下是对这两者的详细对比以及外媒的热议：

一、DeepEP与FlashMLA的对比

1. 功能定位：

● DeepEP：它是全球首个面向MoE（Mixture of Experts）模型的全栈通信库，旨在优化GPU之间的信息传输效率，从而极大提升AI模型的训练与推理效率。

● FlashMLA：专为英伟达Hopper架构GPU（如H800/H100）优化的高效MLA解码内核，旨在显著提升AI的加速能力，特别是在处理长短句子并行任务时能够动态调整计算资源分配，避免算力浪费。

2. 技术特点：

● DeepEP：具备高效的全员通信能力，支持NVLink与RDMA技术，提供高吞吐量的训练预填充内核以及低延迟的推理解码内核。原生支持FP8调度，灵活的GPU资源管理能力使得计算和通信可以重叠进行。

● FlashMLA：专为高性能显卡设计，能够充分挖掘显卡性能潜力，被视为AI加速的“涡轮增压器”。

3. 硬件兼容性：

● DeepEP：具有更广泛的硬件兼容性，不受特定GPU架构的限制。

● FlashMLA：目前仅适配Hopper架构GPU，国产GPU的兼容性尚待验证。

二、外媒热议

DeepSeek的这两枚开源王炸在国际上引起了广泛关注。外媒对DeepSeek的评价普遍较高，认为其打破了人们对人工智能研发需要“高投入、长周期”的传统认知，提供了低成本、高效能的解决方案。同时，DeepSeek的开源策略也被视为一种促进全球科技进步的积极举措。

具体来说，外媒对DeepEP和FlashMLA的关注点有所不同。对于DeepEP，外媒主要关注其在优化GPU通信效率、提升AI模型训练与推理效率方面的潜力。而对于FlashMLA，外媒则更侧重于其在提升AI加速能力、挖掘显卡性能潜力方面的表现。

综上所述，DeepSeek的第二枚开源王炸DeepEP与第一枚FlashMLA在功能定位、技术特点、硬件兼容性和开源时间等方面存在显著差异。外媒对这两者的评价普遍积极，认为它们为人工智能领域带来了新的突破和进步。

审核编辑 黄宇