2024年2月27日——国内人工智能领域领军企业DeepSeek持续推进其“开源周”计划，今日正式公开第四批核心技术成果，聚焦优化并行策略，发布三项关键项目：双向管道并行算法DualPipe、专家并行负载均衡器EPLB，以及V3/R1架构下的计算-通信重叠分析工具。此次开源旨在解决超大规模模型训练中的效率瓶颈，为开发者提供可落地的技术方案。
DualPipe：双向流水线并行算法突破效率极限
作为DeepSeek-V3技术报告中提出的创新成果，DualPipe专为千亿参数级模型的分布式训练设计，通过双向数据流管道实现正向与反向计算-通信阶段的完全重叠。与传统单向流水线相比，该算法在反向传播过程中同步执行前向计算，显著减少了流水线中的“气泡”（即空闲等待时间），从而提升硬件利用率。
据技术文档显示，DualPipe通过智能调度机制动态协调计算与通信任务，尤其适配V3/R1架构的超大规模集群。这一设计不仅降低了训练迭代耗时，还为万亿参数模型的扩展提供了技术基础。
项目地址：https://github.com/deepseek-ai/DualPipe
EPLB：动态负载均衡器破解MoE训练难题
在混合专家模型（MoE）训练中，专家任务分配不均常导致部分GPU过载（即“热点专家”问题），而其他GPU资源闲置。DeepSeek开源的**专家并行负载均衡器（EPLB）**通过两项核心策略解决这一挑战：
- 冗余专家复制：针对高负载专家，EPLB动态创建副本，并通过启发式算法将其分配到不同GPU，确保计算资源均衡利用。
- 分组路由优化：结合DeepSeek-V3论文中的分组受限路由策略，EPLB优先将同一专家组的副本部署在同一计算节点内，最大限度减少跨节点通信流量。
开发者可通过开源代码库（eplb.py）直接调用负载均衡算法，快速部署适配自身硬件的专家分配方案。需注意的是，专家负载预测方法（如历史数据移动平均法）需结合具体场景实现。
项目地址：https://github.com/deepseek-ai/EPLB
计算-通信重叠分析：透明化训练优化过程
为帮助开发者深入理解V3/R1架构的并行策略，DeepSeek首次公开其训练与推理框架中的通信-计算重叠分析数据集。该数据集详细记录了3D并行（数据/流水线/张量并行）任务中的时空效率数据，涵盖通信延迟、计算任务调度等关键指标。
通过分析这些数据，开发者可精准定位计算与通信冲突的节点，针对性优化流水线调度策略。此举不仅降低了超大规模模型训练的调优门槛，也为社区研究提供了可复现的基准参考。
项目地址：https://github.com/deepseek-ai/profile-data
技术开源推动行业协同创新
DeepSeek此次开源的三大工具直击大模型训练的两大核心痛点——硬件利用率不足与动态负载失衡。行业分析指出，DualPipe与EPLB的组合应用，可显著降低千亿级模型的训练成本，而透明化的分析数据则为开发者自主优化提供了“路线图”。
值得关注的是，这些技术已在DeepSeek内部多个千亿参数模型训练中验证，其开源代码库支持灵活适配不同硬件环境。随着AI竞赛进入“效率为王”阶段，DeepSeek通过连续四日的关键技术开源，不仅展现了中国企业的研发实力，更以开放生态推动行业协同发展。
关于DeepSeek开源周
DeepSeek“开源周”计划自启动以来，已连续发布多批次大模型训练基础设施关键技术，涵盖分布式训练、高效推理、动态路由等领域。第五日收官成果将于明日揭晓，持续为全球AI开发者社区注入创新动力。
