This is the Windows app named DeepEP whose latest release can be downloaded as Stablereleasev1.2.1sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named DeepEP with OnWorks for free.
Volg deze instructies om deze app uit te voeren:
- 1. Download deze applicatie op uw pc.
- 2. Voer in onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX in met de gebruikersnaam die u wilt.
- 3. Upload deze applicatie in zo'n bestandsbeheerder.
- 4. Start een OS OnWorks online emulator vanaf deze website, maar een betere Windows online emulator.
- 5. Ga vanuit het OnWorks Windows-besturingssysteem dat u zojuist hebt gestart naar onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX met de gewenste gebruikersnaam.
- 6. Download de applicatie en installeer deze.
- 7. Download Wine van de softwarebronnen voor Linux-distributies. Eenmaal geïnstalleerd, kunt u vervolgens dubbelklikken op de app om ze met Wine uit te voeren. Je kunt ook PlayOnLinux proberen, een mooie interface via Wine waarmee je populaire Windows-programma's en -games kunt installeren.
Wine is een manier om Windows-software op Linux uit te voeren, maar zonder dat Windows vereist is. Wine is een open-source Windows-compatibiliteitslaag die Windows-programma's rechtstreeks op elke Linux-desktop kan uitvoeren. In wezen probeert Wine genoeg van Windows opnieuw te implementeren, zodat het al die Windows-applicaties kan draaien zonder Windows echt nodig te hebben.
SCREENSHOTS
Ad
DeepEP
PRODUCTBESCHRIJVING
DeepEP is a communication library designed specifically to support Mixture-of-Experts (MoE) and expert parallelism (EP) deployments. Its core role is to implement high-throughput, low-latency all-to-all GPU communication kernels, which handle the dispatching of tokens to different experts (or shards) and then combining expert outputs back into the main data flow. Because MoE architectures require routing inputs to different experts, communication overhead can become a bottleneck — DeepEP addresses that by providing optimized GPU kernels and efficient dispatch/combining logic. The library also supports low-precision operations (such as FP8) to reduce memory and bandwidth usage during communication. DeepEP is aimed at large-scale model inference or training systems where expert parallelism is used to scale model capacity without replicating entire networks.
Kenmerken
- Optimized all-to-all GPU communication kernels for MoE dispatch and combine
- Tailored to expert parallelism (EP) architectures for scaling model capacity
- Support for low-precision operations (e.g. FP8) to reduce memory/bandwidth
- High throughput and low latency design (minimizing communication overhead)
- Integration potential with MoE model stacks to handle expert routing efficiently
- Focus on production-scale usage: enabling faster inference/training in MoE systems
Programmeertaal
Python
Categorieën
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/deepep.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.
