DeepSeek: GitHub 新仓库（资讯）
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推荐理由：MoE 模型的通信瓶颈一直是训练和推理的痛点，DeepEP 专为此优化，做大规模分布式训练的团队值得关注。
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5月14日
01:10
DeepSeek 开源了 DeepEP，这是首个专为 MoE（混合专家）模型设计的专家并行（EP）通信库。它提供了高吞吐、低延迟的 GPU 内核，支持训练和推理中的全到全通信。DeepEP 还支持低精度操作，如 FP8，并引入了高效的稀疏通信技术。该库已开源在 GitHub 上，开发者可以访问其 Pull Requests 页面了解更多。
5月13日
00:33
Google Developers Blog（博客/媒体）
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推荐理由：TorchTPU让PyTorch用户能够更顺畅地迁移到TPU，同时保持Eager模式体验，这对需要TPU算力的大规模AI训练场景有直接价值。
00:33
DeepSeek: GitHub 新仓库（资讯）
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推荐理由：DeepSeek 的开源仓库是其技术实力的集中体现，覆盖了从底层计算内核到分布式训练框架的全链路优化，对追求高效AI基础设施的开发者有重要参考价值。