AI导读：

DeepSeek在开源周宣布三项优化并行策略，包括DualPipe双向流水线并行算法、EPLB负载均衡器，分享性能分析数据。同时宣布API错峰优惠，加快推出R2模型，或成AI行业关键节点。

2月27日，Deepseek开源周（OpenSourceWeek）迎来第四弹，宣布开源三项优化并行策略，并在Github上详细展开了DeepSeek-V3和R1模型背后的并行计算优化技术。通过这些技术，我们可以深入了解团队如何精细优化计算和通信，最大限度利用GPU能力。

这三项策略包括DualPipe，一种用于V3/R1模型训练中计算与通信重叠的双向流水线并行算法，能够完全重叠前向和后向计算通信阶段，相比传统方法减少了“流水线气泡”。DualPipe开发团队包括创始人梁文锋。

第二项优化策略是EPLB（Expert Parallelism Load Balancer），针对V3/R1模型，解决MoE模型在分布式训练和推理中的负载不平衡问题。DeepSeek采用冗余专家策略，将重复专家打包到GPU上，确保负载平衡。

第三部分，DeepSeek分享了来自训练和推理框架的性能分析数据，帮助社区了解通信计算重叠策略和低级实现细节。数据采用PyTorch Profiler采集，可在Chrome或Edge浏览器中可视化分析。

DeepSeek这四天的发布都聚焦于Infra层算法，分享最大限度利用GPU的技术细节。OpenCSG创始人陈冉表示，DeepSeek的开源相当于深挖如何让车开到900公里的“脚手架”，有利于生态搭建。

陈冉认为，DeepSeek的代码开源可能影响AI Infra层从业者，既是挑战也是机遇。此前，DeepSeek已开源MLA解码核FlashMLA、DeepEP通信库和DeepGEMM代码库，均受到社区欢迎。

截至发稿，FlashMLA获超1万星标，DeepEP获6000星标，DeepGEMM超3700星标，最新发布的DualPipe获超700星标。

DeepSeek还宣布API错峰优惠，夜间空闲时段API调用价格大幅下调，鼓励用户利用优惠时段享受更经济流畅的服务。此外，有消息称DeepSeek将加快推出R2模型，目前尚未回应。

DeepSeek在R1论文中提到，R1性能将在下一个版本改善，随着强化学习数据增加，模型解决复杂推理任务能力将持续提升。业界认为，DeepSeek-R2的发布或成AI行业关键节点。

（文章来源：第一财经）