执行摘要

• 一句话：适配 DeepEP v2，更新 CUDA 13 构建依赖
• 推荐动作：值得发布和镜像维护者精读，理解 DeepEP v2 构建依赖的演化。关注点：条件化 GDRCopy 安装的设计、NCCL 版本锁定方式、以及与 #34923 的边界划分。

功能与动机

DeepEP 的发布分支已改变：CUDA 13 使用 rebased DeepEP v2 分支，需要 NCCL Gin from NCCL 2.30.7；旧的 workflow 分支映射和 CUDA 13 GDRCopy builder 依赖已过时，必须更新构建流程以匹配新依赖。

实现拆解

1. 更新 .github/workflows/release-whl-deepep.yml 的 release 矩阵：

   • CUDA 13 x86_64/aarch64 使用 sgl-deepep（原 sgl-deepep-x86 与 sgl-deepep-arm 合并）；
   • CUDA 12.9 x86_64 使用 sgl-deepep-cu12-x86；
   • CUDA 12.9 aarch64 保留 sgl-deepep-cu12-arm。
     这样分支映射与 DeepEP v2 的新分支组织对齐。

2. 重写 docker/sgl-deep-ep.Dockerfile 的依赖安装逻辑：

   • 新增 ARG NCCL_VERSION=2.30.7；
   • 将 GDRCopy 的安装改为条件判断，仅当 CUDA_TAG=cu129 时执行，因为 CUDA 13 的 DeepEP v2 改用 NCCL Gin，不再需要 GDRCopy；
   • 在 CUDA 13（cu130）下用 pip install --force-reinstall --no-deps nvidia-nccl-cu13==2.30.7 强制锁定 NCCL 版本；
   • 保留 NVSHMEM，因为 DeepEP v2 extension 仍编译链接 legacy 方法。
3. 验证：在 aarch64 GB300 devbox 上构建并安装 CUDA 13 / CPython 3.12 wheel，import deep_ep 成功且不依赖 /dev/gdrdrv；workflow 解析、actionlint、shell 语法检查均通过。

关键文件：

• docker/sgl-deep-ep.Dockerfile（模块 构建镜像；类别 infra；类型 infrastructure）: 核心变更：CUDA 13 构建引入 NCCL Gin 依赖并跳过 GDRCopy，条件化 legacy 路径。
• .github/workflows/release-whl-deepep.yml（模块 发布流程；类别 infra；类型 infrastructure）: 发布矩阵分支映射更新，与 DeepEP v2 新分支对齐。

关键符号：未识别

关键源码片段

docker/sgl-deep-ep.Dockerfile

核心变更：CUDA 13 构建引入 NCCL Gin 依赖并跳过 GDRCopy，条件化 legacy 路径。

# DeepEP v2 在 CUDA 13 上使用 NCCL Gin，不再需要 GDRCopy；
# 仅在 CUDA 12.9 的 legacy NVSHMEM/IBGDA 构建中保留 GDRCopy 用户态库。
RUN set -eux; \
    if [ "${CUDA_TAG}" = cu129 ]; then \
        git clone --depth 1 --branch "v${GDRCOPY_VERSION}" \
            https://github.com/NVIDIA/gdrcopy.git /opt/gdrcopy; \
        make -C /opt/gdrcopy CUDA="${CUDA_HOME}" prefix=/usr/local lib_install; \
        printf '%s\n' /usr/local/lib > /etc/ld.so.conf.d/gdrcopy.conf; \
        ldconfig; \
        test -f /usr/local/include/gdrapi.h; \
        ldconfig -p | grep -q libgdrapi; \
    fi
​
# CUDA 13 构建强制锁定 NCCL 2.30.7：DeepEP v2 依赖 NCCL Gin，
# 使用 --no-deps 避免破坏 torch 等已解析的依赖。
RUN --mount=type=cache,id=sgl-deep-ep-pip-${CUDA_TAG}-${PYTHON_TAG}-${ARCHITECTURE},target=/root/.cache/pip \
    set -eux; \
    "${PYTHON_BIN}" -m pip install --force-reinstall \
        "torch==${TORCH_VERSION}" \
        --index-url "https://download.pytorch.org/whl/${CUDA_TAG}"; \
    if [ "${CUDA_TAG}" = cu130 ]; then \
        "${PYTHON_BIN}" -m pip install --force-reinstall --no-deps \
            "nvidia-nccl-cu13==${NCCL_VERSION}"; \
    fi; \
    "${PYTHON_BIN}" -m pip install \
        "auditwheel>=6.0" \
        build

评论区精华

无 review 评论。关联 Issue 评论中 Fridge003 提出“Please delay the modification in docker/Dockerfile to #34923”，即主镜像的运行时 NCCL 配置推迟到 #34923，本 PR 只修改 DeepEP 专用镜像，避免扩大影响面。

• docker/Dockerfile 修改是否应推迟 (design): 本 PR 仅修改 DeepEP 专用镜像，主镜像的 NCCL 运行时配置由 #34923 承接。

风险与影响

• 风险：
  • CUDA 13 构建移除 GDRCopy 依赖，若 DeepEP v2 后续回归需要 GDRCopy，构建产物将缺失用户态库；当前验证显示扩展只依赖 NCCL 和 NVSHMEM。
  • 强制安装 nvidia-nccl-cu13==2.30.7 会覆盖环境中其他 NCCL 版本，可能影响其他依赖 NCCL 的组件；使用 --no-deps 缓解了依赖冲突。
  • 分支映射变化可能影响 CI 触发路径，但已在 workflow 解析中验证 2x2 矩阵。
  • 无自动化测试覆盖，主要依赖手动验证。
  • 影响：影响 DeepEP 专用镜像（sgl-deep-ep）的构建产物和发布流程，对使用该镜像进行 DeepEP 开发的用户有直接影响。CUDA 13 架构（如 Blackwell）的 wheel 不再包含 GDRCopy，但运行时不再需要 /dev/gdrdrv。对主镜像和 CI 运行时不产生直接影响，相关变更延后至 #34923。团队需知晓新的分支命名和依赖策略。
  • 风险标记：构建依赖变更, 依赖版本锁定, 缺少自动化测试

关联脉络

• PR #34923 主镜像和 CI 运行时 NCCL 配置（关联 PR）: PR body 与 issue 评论明确提到将运行时 NCCL 配置留给 #34923。