DeepSeek开源周：面向大模型训练的三个工具包

在2025年的开源周中，DeepSeek推出了一系列旨在优化大规模模型训练效率的工具。这些工具包括DualPipe、EPLB以及Profile-data，它们分别从不同的角度解决了万亿参数模型训练中的算力瓶颈问题，为行业带来了前所未有的加速和效率提升。

DualPipe：双向流水线架构的创新

DualPipe通过其首创的双向流水线架构，极大地提高了计算与通信的重叠率至92%，相比NVIDIA Megatron方案减少了37%的空闲等待时间。在4096块H800集群上，它成功地将万亿参数模型的单步训练耗时从8.3ms压缩到了4.6ms。此外，DualPipe还支持动态微批次划分，能够自动平衡显存占用与吞吐量，使得资源利用更加高效。

EPLB：MoE模型智能调度的新时代

EPLB作为专家路由网络（MoE）模型的智能调度中枢，采用了专家热度感知算法来实时追踪最热门的15%专家，并智能触发跨节点复制。该系统通过监测GPU内存带宽、SM利用率等七维指标，实现了专家分配误差率低于5%的精确控制。在32专家MoE架构下，集群算力利用率从68%提升至89%，同时降低了40%的通信延迟。

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