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第四天，DeepSee发布包括三个主要项目： DualPipe- 一种用于 V3/R1 训练的双向流水线并行算法，实现计算和通信完全重叠； EPLB(Expert Parallelism Load Balancer) - 专为 V3/R1 设计的专家并行负载均衡器； Profile-data- 分析 V3/R1 中计算与通信重叠的性能数据集。
按时整活！DeepSeek开源周第四天，直接痛快「1日3连发」，且全都围绕一个主题：优化并行策略。
DeepSeek 的开源周已经进行到了第三天（前两天报道见文末「相关阅读」）。今天开源的项目名叫 DeepGEMM，是一款支持密集型和专家混合（MoE）GEMM 的 FP8 GEMM 库，为 V3/R1 的训练和推理提供了支持，在 Hopper GPU 上可以达到 1350+ FP8 TFLOPS 的计算性能。
AI开源潮涌现，推理模型成主流。
DeepSeek开源第二弹如期而至。这一次，他们把MoE模型内核库开源了，支持FP8专为Hopper GPU设计，低延迟超高速训练推理。
DeepSeek开源第二弹如期而至。这一次，他们把MoE训推EP通信库DeepEP开源了，支持FP8专为Hopper GPU设计，低延迟超高速训练推理。
刚刚，万众瞩目的DeepSeek，开源了他们第一天的项目。FlashMLA是一款面向Hopper GPU的高效MLA解码内核，并针对可变长度序列的服务场景进行了优化。
DeepSeek开源周第一天就放大招！FlashMLA强势登场，这是专为英伟达Hopper GPU打造MLA解码内核。注意，DeepSeek训练成本极低的两大关键，一个是MoE，另一个就是MLA。
上周五，DeepSeek 发推说本周将是开源周（OpenSourceWeek），并将连续开源五个软件库。第一个项目，果然与推理加速有关。北京时间周一上午 9 点，刚一上班（同时是硅谷即将下班的时候），DeepSeek 兑现了自己的诺言，开源了一款用于 Hopper GPU 的高效型 MLA 解码核：FlashMLA。
早上MiniMax上线TTS，字节上线AI编程Trae；下午字节全量上线豆包实时语音；晚上DeepSeek开源R1性能直接对标OpenAI o1，然后Kimi的k1.5直接正面硬刚。昨天的余温还没过，今天下午，腾讯混元又悄悄开了个闭门发布会，作为混元的老基友，我自然是受邀参加期期不落。