近日，騰訊技術團隊對 DeepSeek 開源的 DeepEP 通信框架進行了深度優化，顯著提升了其在多種網絡環境下的性能。經過測試，優化後的通信框架在 RoCE 網絡環境下的性能提升達到了驚人的100%，而在 IB 網絡環境中則提升了30%。這一成果不僅爲企業的 AI 大模型訓練提供了更高效的解決方案，還爲相關技術的進一步發展奠定了基礎。

DeepSeek 是一個專注於 AI 大模型訓練的開源項目，其 DeepEP 通信框架旨在提高數據傳輸效率，確保在複雜的網絡環境中實現流暢的計算過程。騰訊團隊的優化工作，解決了深度學習訓練過程中常見的通信瓶頸，提升了數據交換的速度，使得訓練過程更加高效。

DeepSeek

圖源備註：圖片由AI生成，圖片授權服務商Midjourney

值得一提的是，這次優化成果得到了 DeepSeek 的公開致謝，稱此次貢獻爲 “huge speedup” 代碼貢獻。優化後的框架能夠有效減少訓練模型所需的時間，從而讓企業能夠更快地部署和應用 AI 技術。這對 AI 產業的發展無疑是一個積極的推動。

隨着 AI 技術的迅猛發展，企業對高效計算和數據傳輸的需求也日益增長。此次優化不僅提升了 DeepEP 框架的性能，也展示了騰訊在技術創新和合作方面的實力。未來，隨着更多技術的融合與發展，企業將在 AI 領域獲得更大的競爭優勢。

騰訊技術團隊的努力爲 AI 大模型的訓練開闢了新的可能性，讓企業在數字化轉型的道路上走得更穩、更快。