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DeepSeek、オープンソースフレームワークDeepEPの大幅なパフォーマンス向上をTencentに感謝
テンセントの技術チームは、DeepSeekによってオープンソースのDeepEPフレームワークを最適化し、RoCEネットワークではパフォーマンスが100%向上し、InfiniBandでは30%の利益をもたらし、AIモデルの訓練効率が向上しました。これらのアップデートはGitHubで認識され、完全にオープンソース化されました。これにより、テンセントのサーバー環境内で高い汎用性が示されました。
要点
- Tencentは、DeepSeekのDeepEPフレームワークを最適化しました。その際、NICの帯域幅とCPUの遅延というボトルネックに焦点を当てました。
- パフォーマンスの向上：RoCEネットワークでは100%、InfiniBandでは30%。
- DeepEPは、低遅延で高スループットなGPUカーネルと低精度コンピューティングをサポートしています。
- これらの改善は、Tencentの大規模なHunyuanモデルのトレーニングに成功裏に導入されました。
なぜ重要か
- オープンソースのフレームワークは、AIモデルのトレーニングにおいてますます重要になっています。
- 需要の増加とともに、効率的なコンピューティングソリューションへの要求が高まっています。
- 最適化されたコミュニケーションフレームワークへの動きは、2025年のITトレンドであるクラウドコンピューティングとAI展開におけるリソース効率の最大化と一致しています。
- テンセントの貢献は、主要なテック企業がオープンソースプロジェクトでの協力を通じてパフォーマンスを向上させるという広範な業界動向を反映しています。
TencentとDeepSeekの協力関係は、AIコミュニケーションフレームワークの重要な進歩を示し、技術を最適化して増え続ける計算要求に対応する重要性を強調しています。