DeepSeek开源项目目前已完成进度四分之三：其中，DualPipe和EPLB模块的并行处理策略已得到显著优化。

在最新的消息中，我们了解到DeepSeek的“开源周”活动已顺利推进至第四阶段，总共五个阶段。今天，该组织开源了一个专注于提升并行处理策略的项目。 具体来看，以下是一些关键的开源内容： - **DualPipe**：这是一种专为V3/R1训练过程设计的计算-通信重叠的双向管道并行算法。 - **EPLB**：该工具是一款针对V3/R1的专家并行负载平衡器。 - **计算-通信重叠分析**：对V3/R1模型中的计算-通信重叠进行了深入分析。 此外，我们还提供了一张中心的图片，展示了DeepSeek开源进度的具体情况。 以下是项目的详细介绍和访问链接： - **DualPipe**：该算法在《深度搜索-V3技术报告》中被提出，它通过实现正向和反向计算-通信阶段的完全重叠，有效减少了流水线中的等待时间。[访问DualPipe](https://github.com/deepseek-ai/DualPipe) - **专家并行负载均衡器（EPLB）**：在应用专家并行（EP）时，为了保证不同GPU的负载均衡，我们采用了冗余专家策略，并利用启发式方法分配专家，以实现负载的均衡。同时，我们优化了专家路由，尽量将同一组的专家分配到同一节点上，以降低节点间的数据传输。我们的EP负载均衡算法已开源，可在[eplb.py](https://github.com/deepseek-ai/eplb)中查看。请注意，预测专家负载的具体方法不在本存储库范围内，通常使用历史统计数据的移动平均值作为预测方法。 - **计算-通信重叠分析**：我们分享了来自训练和推理框架的分析数据，旨在帮助社区更深入地理解通信-计算重叠策略及其底层实现细节。[分析V3/R1中的计算-通信重叠](https://github.com/deepseek-ai/profile-data)