就在刚刚，DeepSeek 的 GitHub 开始了频繁更新，上线开源了一个新的代码库 Tile Kernels，同时并对 DeepEP 代码库进行了更新，上线了 DeepEP V2。距离上次还不到一周。
Tile Kernels
链接：https://github.com/deepseek-ai/TileKernels
据介绍，Tile Kernels 是为 LLM 操作优化的 GPU kernels，是用 TileLang 构建的。而 TileLang 是一种用于在 Python 中表达高性能 GPU kernels 的领域特定语言，具备易迁移、敏捷开发和自动优化等特性。
Tile Kernels 的性能非常强悍，正如 DeepSeek 写的那样：「本项目中的大多数 kernels 在计算强度和内存带宽方面都已接近硬件性能上限。其中部分已经在内部训练和推理场景中投入使用。不过，它们尚不代表最佳实践，我们也在持续改进代码质量和文档。」
代码库的介绍信息不多，然而字里行间「剧透」了 DeepSeek 下一代模型底层的架构创新路线。
下面是 Tile Kernels 的一些具体特性：
门控机制：用于 MoE 路由的 Top-k 专家选择与打分
MoE 路由：Token 到专家的映射，融合的扩展 / 归约以及权重归一化
量化（Quantization）：支持 per-token、per-block、per-channel 的 FP8/FP4/E5M6 转换，并融合 SwiGLU + quantization 操作
转置：批量转置操作
Engram：Engram gating kernels，融合 RMSNorm、前向 / 反向传播以及权重梯度归约
Manifold HyperConnection：超连接 kernels，包含 Sinkhorn 归一化以及 mix 的拆分与应用
Modeling：高层 torch.autograd.Function 封装，将底层 kernels 组合为可训练层（engram gate、mHC pipeline）
EPv2：更快的 EP、并支持 Engram/PP/CP
EPv2 地址：https://github.com/deepseek-ai/DeepEP/pull/605
在今天更早的时候，DeepSeek 还发布了最新版本的 EPv2，实现了更快的专家并行（EP），并支持 Engram / 流水线并行（PP）、上下文并行（CP）。
随着硬件、网络和模型架构的演进，DeepSeek 此前的 DeepEP V1 积累了过多的历史包袱和性能问题。
本次更新对专家并行（Expert Parallelism）进行了彻底重构 —— 与 V1 相比，仅需几分之一的 SM 资源即可实现极致性能，同时支持更大规模的 Scale-up（单机扩展）和 Scale-out（跨机扩展）。
此外，DeepSeek 还在本次更新中推出了实验性的 0 SM 系列方案，包括 0 SM Engram、0 SM 流水线并行（PP）以及 0 SM 上下文并行（CP）的 All-gather 算子。此外，后端已从 NVSHMEM 切换为更加轻量化的 NCCL Gin 后端。
下面是 DeepEP V2 版本的一些新特性：
全时即时编译 (Fully JIT)
NCCL Gin 后端：
仅包含头文件（Header-only），极致轻量。
能够复用现有的 NCCL 通信器。
EPv2：
将高吞吐与低延迟 API 统一为单一接口，并采用全新的 GEMM 布局。
支持更大规模的扩展领域（最高支持 EP2048）。
引入分析化的 SM 和 QP 计数计算 —— 无需再进行自动调优（Auto-tuning）。
持续支持混合模式（Hybrid）与直接模式（Direct）。
针对类 V3 的旧版训练任务，SM 占用从 24 个降至 4-6 个，同时保持同等甚至更优的性能。
0 SM Engram（配合 RDMA）
0 SM PP（配合 RDMA）
0 SM CP（配合 Copy Engine）
性能表现
遵循 DeepSeek-V3 的配置，在新版本下，在每批次 8K token、7168 隐层维度、Top-8 专家、FP8 分发以及 BF16 结合的设置下进行了测试，结果如下：
说明：结果显示的是逻辑带宽。例如在 EP 8 x 2 的情况下，90 GB/s 的带宽实际上包含了本地显卡（local rank）间的流量。
与 V1 相比，V2 实现了高达 1.3 倍的峰值性能，同时节省了多达 4 倍的 SM 资源占用。
最后，劝一下 DeepSeek，赶快发 V4 吧，都等急了。
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