DeepEP é uma biblioteca de comunicação projetada especificamente para modelos de especialista misto (MoE) e paralelismo de especialistas (EP). Ela fornece núcleos de GPU totalmente conectados de alta taxa de transferência e baixa latência, suportando operações de baixa precisão (como FP8). A biblioteca é otimizada para encaminhamento de largura de banda de domínio assimétrico, adequada para tarefas de preenchimento prévio de treinamento e inferência. Além disso, suporta o controle do número de processadores de fluxo (SM) e introduz um método de sobreposição de comunicação-computação baseado em ganchos, sem ocupar nenhum recurso SM. Embora a implementação do DeepEP difira ligeiramente do artigo DeepSeek-V3, seus núcleos otimizados e design de baixa latência o tornam excelente em tarefas de treinamento e inferência distribuídas em larga escala.