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DeepSeek致謝騰訊大模型網(wǎng)絡(luò)提速技術(shù)方案貢獻(xiàn),助力大模型通信性能提升30%

本文作者: Nemo   2025-05-07 18:46
導(dǎo)語(yǔ):相關(guān)技術(shù)方案獲得了DeepSeek公開(kāi)致謝,稱(chēng)這是一次“huge speedup”代碼貢獻(xiàn)。

5月7日,記者獲悉,騰訊技術(shù)團(tuán)隊(duì)針對(duì)DeepSeek開(kāi)源的DeepEP通信框架進(jìn)行深度優(yōu)化,使其在多種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下均實(shí)現(xiàn)顯著性能提升。經(jīng)測(cè)試,優(yōu)化后的通信框架性能在RoCE網(wǎng)絡(luò)環(huán)境提升100%,IB網(wǎng)絡(luò)環(huán)境提升30%,為企業(yè)開(kāi)展AI大模型訓(xùn)練提供更高效的解決方案。相關(guān)技術(shù)方案獲得了DeepSeek公開(kāi)致謝,稱(chēng)這是一次“huge speedup”代碼貢獻(xiàn)。

DeepSeek致謝騰訊大模型網(wǎng)絡(luò)提速技術(shù)方案貢獻(xiàn),助力大模型通信性能提升30%

自今年2月DeepSeek開(kāi)源包括DeepEP在內(nèi)的五大代碼庫(kù)以來(lái),該團(tuán)隊(duì)便向業(yè)界展示了如何利用有限的硬件資源實(shí)現(xiàn)接近萬(wàn)卡集群的性能。在這些技術(shù)中,DeepEP憑借突破性的方法提升了300%的通信效率,成功解決了MoE架構(gòu)大模型對(duì)英偉達(dá)NCCL的依賴(lài)問(wèn)題。

但該技術(shù)在成本較低、適用面更廣的RoCE網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中表現(xiàn)不佳,限制了其在更廣泛場(chǎng)景的應(yīng)用。這一痛點(diǎn)引發(fā)了開(kāi)源社區(qū)的持續(xù)討論。

騰訊星脈網(wǎng)絡(luò)團(tuán)隊(duì)基于在RoCE網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的深厚積累,在DeepEP開(kāi)源后便展開(kāi)技術(shù)攻關(guān),發(fā)現(xiàn)兩大關(guān)鍵瓶頸:一是對(duì)于雙端口網(wǎng)卡帶寬利用率不足,二是CPU控制面交互存在時(shí)延。

騰訊在RoCE網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方面的突破,首先體現(xiàn)在帶寬分配的智能化,通過(guò)拓?fù)涓兄亩郠P建鏈技術(shù),智能分配數(shù)據(jù)流,優(yōu)化了雙端口網(wǎng)卡的帶寬利用率,確保每條數(shù)據(jù)通道都能得到充分使用。此舉有效避免了帶寬浪費(fèi),為RoCE網(wǎng)絡(luò)的性能提升提供了有力支撐。

其次,騰訊還著力解決了GPU通信中的CPU控制瓶頸問(wèn)題。通過(guò)基于IBGDA技術(shù)的優(yōu)化,騰訊使得“控制面”場(chǎng)景的操作也可以繞過(guò)CPU的“中轉(zhuǎn)”,進(jìn)一步降低了延遲和能耗,提升了整體通信效率。

同時(shí),GPU直接“對(duì)話”時(shí)存在的傳輸順序混亂難題,騰訊提出了“QP內(nèi)時(shí)序鎖”機(jī)制,使得多個(gè)GPU間的數(shù)據(jù)傳輸能夠精準(zhǔn)、按順序完成,即使同時(shí)處理1000多個(gè)數(shù)據(jù)傳輸任務(wù),DeepEP也能自動(dòng)理順先后順序。

在騰訊的技術(shù)優(yōu)化下,DeepEP不僅在RoCE網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)性能翻倍,反哺到IB(InfiniBand)網(wǎng)絡(luò)時(shí)更使原有通信效率再提升30%。

DeepSeek致謝騰訊大模型網(wǎng)絡(luò)提速技術(shù)方案貢獻(xiàn),助力大模型通信性能提升30%

(騰訊工程師在不同節(jié)點(diǎn)服務(wù)器上的測(cè)試數(shù)據(jù))

目前該技術(shù)已全面開(kāi)源,并成功應(yīng)用于騰訊混元大模型等項(xiàng)目的訓(xùn)練推理,在騰訊星脈與H20服務(wù)器構(gòu)建的高性能環(huán)境中,這套方案同樣展現(xiàn)出卓越的通用性。


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