一、核心技術架構特點通訊層創新設計採用異構域頻寬轉發技術,優化NVLink與RDMA域間數據流原生支援FP8低精度運算核心,降低記憶體頻寬需求實現通信-計算無縫重疊的hook機制延遲敏感型加速純RDMA核心達成<2ms端到端解碼延遲動態專家容量因子調節機制二、性能基準對比三、系統級效益實證訓練效率突破128卡集群訓練週期縮短41%,GPU閒置率<3%千億參數模型強擴展效率達97%能效比里程碑每瓦特算力提升2.7倍FP8推理任務能效提升23%四、技術突破關聯性與DeepSeek-V3的群組限制閘控算法形成軟硬協同在MoE架構下實現專家子網絡的精準激活綜合分析,DeepEP透過通信協議層的創新,從系統工程角度解決大模型訓練的擴展瓶頸,其技術路徑有別於單純增加模型參數量,而是從計算本質效率切入,為LLM的實用化部署提供關鍵基礎設施支持。