El mundo de la inteligencia artificial sigue evolucionando con rapidez, y DeepSeek AI ha dado un paso adelante con el lanzamiento de DeepEP, una biblioteca de comunicación diseñada para mejorar el entrenamiento y la inferencia de modelos basados en la arquitectura Mixture of Experts (MoE).¿Qué es DeepEP?DeepEP es una biblioteca optimizada para mejorar la comunicación entre unidades de procesamiento gráfico (GPUs) y modelos de aprendizaje automático. La arquitectura MoE permite que un modelo seleccione dinámicamente los expertos más relevantes para una tarea específica, optimizando el uso de recursos y mejorando la eficiencia computacional. Sin embargo, la transferencia de datos entre los diferentes componentes del sistema puede ser un cuello de botella. DeepEP soluciona este problema con kernels de alta velocidad diseñados para el reenvío asimétrico de ancho de banda.Rendimiento y Características ClaveDeepEP ha sido probado en GPUs NVIDIA H800 con tarjetas de red CX7 InfiniBand RDMA, logrando una eficiencia de comunicación impresionante:Rendimiento en NVLink: DeepEP alcanzó 153 GB/s, cerca del máximo teórico de 160 GB/s.Rendimiento en RDMA: Logró 43 GB/s frente a un máximo de 50 GB/s.Compatibilidad con FP8: Soporta cálculos con números en formato 8-bit floating point (FP8), lo que acelera las operaciones y reduce el consumo de memoria.Estas mejoras permiten entrenamientos más rápidos y eficientes, reduciendo significativamente los tiempos de procesamiento y optimizando los costos computacionales.DeepSeek y su compromiso con el open sourceDeepEP es la segunda de cinco bibliotecas de código abierto que DeepSeek planea lanzar como parte de su Open Source Week. Previamente, la startup anunció FlashMLA, un kernel de decodificación optimizado para GPUs Hopper, diseñado para el procesamiento de secuencias de longitud variable.La decisión de DeepSeek de liberar estas tecnologías ha sido recibida con entusiasmo en la comunidad de IA. Según Stephen Pimentel, ingeniero en IA, DeepSeek está desmitificando muchas de las afirmaciones sobre los procesos de entrenamiento de modelos de IA, aportando mayor transparencia a la industria.Impacto en la industria de IAEl compromiso de DeepSeek con la innovación y la accesibilidad está marcando una diferencia significativa. Recientemente, el lanzamiento de sus modelos DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3 ha generado un gran impacto en el sector, ya que ofrecen un rendimiento de vanguardia a una fracción del costo de sus competidores.DeepEP promete facilitar el desarrollo de modelos MoE más eficientes y accesibles, allanando el camino para avances significativos en IA. Su documentación detallada y guías de instalación están disponibles en GitHub, lo que permite a los desarrolladores explorar sus beneficios de inmediato.Desde WWWhat’s New, vemos en DeepEP una herramienta clave para el futuro de la IA distribuida. Su capacidad para mejorar la comunicación en entrenamientos de MoE puede impulsar desarrollos más avanzados y accesibles para la comunidad de investigación y la industria.La noticia DeepSeek lanza DeepEP: Una biblioteca de comunicación para el entrenamiento de modelos Mixture of Experts fue publicada originalmente en Wwwhatsnew.com por Natalia Polo.