DeepSeek向腾讯技术团队表示衷心的感谢，称赞他们的代码贡献为“巨大的加速”，这次合作让DeepSeek的技术研发进程得到了显著的提升，腾讯技术团队的专业能力和高效协作给予了DeepSeek极大的支持，此次合作成果将为用户带来更加优秀的产品体验，推动双方在未来的科技领域取得更大的突破。
电脑知识网报道,DeepSeek向腾讯技术团队表达诚挚的谢意，赞誉其为一次“巨大的加速”代码贡献。 据新浪新闻报道，腾讯技术团队针对DeepSeek开源的DeepEP通信框架进行了深入研究和优化，这一努力在多种网络环境下均取得了显著的性能提升，经过严格的测试，优化后的通信框架在RoCE网络环境下性能提升了百分之百，在IB网络环境下也提升了百分之三十，这无疑为企业开展AI大模型训练提供了更高效、更可靠的解决方案。 这一技术方案得到了DeepSeek的公开致谢，被赞誉为一次重大的“huge speedup（巨大的加速）”代码贡献，自今年2月DeepSeek开源包括DeepEP在内的五大代码库以来，该团队展示了如何利用有限的硬件资源实现接近万卡集群的性能。 DeepEP作为其中的一项技术，原本已经凭借突破性的方法将通信效率提升了300%，并成功解决了MoE架构大模型对英伟达NCCL的依赖问题，该技术在成本较低、适用面更广的RoCE网络环境中表现不佳，限制了其在更广泛场景的应用，这一痛点引发了开源社区的广泛关注和持续讨论。 腾讯星脉网络团队在了解到这一情况后，立即展开技术攻关，他们发现了两大关键瓶颈：一是双端口网卡的带宽利用率不足，二是CPU控制面交互存在时延。 在腾讯技术团队的努力下，DeepEP不仅成功解决了在RoCE网络环境下性能不佳的问题，实现了性能翻倍，而且在IB（InfiniBand）网络中，原有通信效率更是提升了30%。 这一技术已经全面开源，并且成功应用于腾讯混元大模型等项目的训练推理，在腾讯星脉与H20服务器构建的高性能环境中，这套方案展现出了出色的通用性和强大的适用性。 图片中的致谢词：“DeepSeek致谢腾讯技术团队：这是一次重大的‘巨大的加速’代码贡献！”配图展示了腾讯技术团队的辛勤工作和取得的辉煌成果，期待未来他们能继续带来更多创新和突破性的技术，推动行业的发展。
