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# DeepSeek：开源背后的探索与引领
在当今的人工智能领域，开源项目如同璀璨星辰，照亮着技术发展的道路。DeepSeek，作为近期备受瞩目的存在，其开源举措正引发行业内的广泛关注与深入探讨。
DeepSeek由其官方团队直接维护，这一坚实的官方背书，使得相关开源项目在GitHub上迅速斩获27k + Star，彰显出其资源的权威性与持续更新的活力。从核心定位来看，它覆盖开发、部署、应用全链路，宛如一条完整的产业链，极大降低了开发者的探索成本。同时，其生态丰富性令人瞩目，从底层框架到终端插件，能够满足不同场景下的多样化需求。
在2025年初的开源周，DeepSeek更是火力全开，一口气开源多个项目，展现出强大的技术实力与推动行业发展的决心。例如DualPipe，这是一种创新的双向流水线并行算法，实现了前向和后向计算 - 通信阶段的完全重叠，同时减少了流水线气泡，大幅提升计算效率。该算法由Jiashi Li、Chengqi Deng、梁文锋等创建和开发，为深度学习计算架构带来了新的思路。
EPLB项目同样亮点十足。在专家并行（EP）场景中，不同专家负载可能变化，保持GPU间负载平衡至关重要。DeepSeek采用冗余专家策略，并通过启发式方法打包复制专家到GPU上，确保负载均衡。同时，利用组限制专家路由，尽可能将同一组专家放置在同一节点，减少节点间数据传输，并在eplb.py中开源了部署的EP负载平衡算法。
而Fire - Flyer File System (3FS)的开源更是堪称“王炸”。这是一套基于现代SSD与RDMA网络全部带宽的并行文件系统，专为应对AI训练和推理工作负载挑战而设计。它以高吞吐、低延迟和强一致性为核心，涵盖数据准备、加载、检查点到推理阶段的KVCache等关键环节，为DeepSeek的数据访问全程加速。其分离式架构、强一致性以及通用文件接口等特性，使其在性能上表现卓越，在大规模集群中实现了极高的读取吞吐量。
DeepSeek的开源，不仅为开发者提供了丰富且强大的工具与框架，更是推动了模型平权的进程。以其为代表的训练成本较低且开源的大模型，让垂类模型训练、AI应用落地变得更加经济高效，为创意的落地提供了更多可能性。随着时间的推移，我们有理由相信，DeepSeek将在人工智能开源领域持续发挥引领作用，带动整个行业迈向新的高度。
