腾讯合作DeepSeek:显著提升网络通信效率,助力AI训练过程更加高效

近日,腾讯技术团队对 DeepSeek 开源的 DeepEP 通信框架进行了深度优化,显著提升了其在多种网络环境下的性能。经过测试,优化后的通信框架在 RoCE 网络环境下的性能提升达到了惊人的100%,而在 IB 网络环境中则提升了30%。这一成果不仅为企业的 AI 大模型训练提供了更高效的解决方案,还为相关技术的进一步发展奠定了基础。

DeepSeek 是一个专注于 AI 大模型训练的开源项目,其 DeepEP 通信框架旨在提高数据传输效率,确保在复杂的网络环境中实现流畅的计算过程。腾讯团队的优化工作,解决了深度学习训练过程中常见的通信瓶颈,提升了数据交换的速度,使得训练过程更加高效。

DeepSeek

图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney

值得一提的是,这次优化成果得到了 DeepSeek 的公开致谢,称此次贡献为 “huge speedup” 代码贡献。优化后的框架能够有效减少训练模型所需的时间,从而让企业能够更快地部署和应用 AI 技术。这对 AI 产业的发展无疑是一个积极的推动。

随着 AI 技术的迅猛发展,企业对高效计算和数据传输的需求也日益增长。此次优化不仅提升了 DeepEP 框架的性能,也展示了腾讯在技术创新和合作方面的实力。未来,随着更多技术的融合与发展,企业将在 AI 领域获得更大的竞争优势。

腾讯技术团队的努力为 AI 大模型的训练开辟了新的可能性,让企业在数字化转型的道路上走得更稳、更快。

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