DeepSpeed是一个专注于深度学习优化的软件套件，旨在为训练和推理提供前所未有的规模和速度。它允许用户训练/推理数十亿或万亿参数的密集或稀疏模型，并实现出色的系统吞吐量，同时能够有效地扩展到数千个GPU。DeepSpeed还支持在资源受限的GPU系统上进行训练/推理，并实现了前所未有的低延迟和高吞吐量。此外，DeepSpeed提供了极端的压缩技术，以实现无与伦比的推理延迟和模型大小减少，同时成本较低。

DeepSpeed的创新支柱包括DeepSpeed-Training、DeepSpeed-Inference、DeepSpeed-Compression和DeepSpeed4Science。DeepSpeed-Training涵盖系统创新，如ZeRO、3D-Parallelism、DeepSpeed-MoE等，使大规模深度学习训练有效且高效。DeepSpeed-Inference则结合了并行技术，如张量、流水线、专家和ZeRO-parallelism，以及高性能的自定义推理内核，通信优化和异构内存技术，以实现前所未有的推理规模。DeepSpeed-Compression提供易于使用和灵活组合的压缩技术，以提高推理效率。DeepSpeed4Science则是微软的一项新倡议，旨在通过AI系统技术创新，帮助领域专家解锁当今最大的科学谜团。

DeepSpeed软件套件包括DeepSpeed库、用于推理的模型实现(MII)和DeepSpeed on Azure。DeepSpeed库实现了DeepSpeed训练、推理和压缩支柱中的创新和技术。MII是一个开源存储库，通过消除对复杂系统优化技术的应用需求，使低延迟和高吞吐量推理对所有数据科学家都触手可及。DeepSpeed on Azure是尝试DeepSpeed的最简单和最容易的方法。

DeepSpeed已被广泛采用，用于训练许多不同的大型模型，并与多种流行的开源深度学习框架集成。DeepSpeed是微软AI at Scale倡议的重要组成部分，旨在实现下一代AI能力的规模。

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