惊人的6.6 TiB数据存储能力展现

文章标题：DeepSeek发布高性能分布式文件系统3FS，为数据密集型应用提供强大支持

IT之家2月28日消息，在开源周的第五天，DeepSeek发布了一款专为充分利用现代SSD和RDMA网络带宽而设计的并行文件系统——3FS（Fire-Flyer FileSystem）。
这款分布式文件系统拥有惊人的数据访问性能，为深度学习等数据密集型应用提供了强大的支持。

一、3FS概述

3FS是一款高性能的分布式文件系统，旨在解决人工智能（AI）训练和推理工作负载带来的挑战。
它通过利用现代SSD和RDMA网络提供共享存储层，以简化分布式应用程序的开发。
3FS的核心优势在于其高性能、强一致性和易用性，能够支持各种AI工作负载，包括数据准备、数据加载、检查点设置和推理缓存等。

二、3FS性能亮点

1. 高性能：3FS针对现代SSD和RDMA网络进行了优化，实现了高速的数据访问和传输。这使得它在处理大规模数据集时表现出色，为深度学习等数据密集型应用提供了强大的支持。
2. 强一致性：3FS保证了数据强一致性，确保了在分布式环境下数据的准确性和可靠性。
3. 易用性：3FS提供了简洁的API和命令行工具，使得开发人员能够轻松地集成和使用它。

三、3FS在DeepSeek中的应用场景

1. 训练数据预处理：3FS可以高效地处理训练数据预处理任务，包括数据清洗、数据转换和数据分割等。
2. 数据集加载：在AI训练和推理过程中，3FS可以快速加载数据集，提高模型的训练速度和推理效率。
3. 检查点保存与加载：3FS支持自动检查点保存和加载功能，方便在训练过程中进行模型保存和恢复。
4. 嵌入向量搜索：3FS可以高效地支持嵌入向量搜索，提高AI应用的性能。
5. 推理过程中的KVCache查找：在推理过程中，3FS可以支持KVCache查找，提高缓存数据的访问速度。

四、基于3FS的数据处理框架——Smallpond

为了更好地利用3FS的优势，DeepSeek还开源了基于3FS的数据处理框架——Smallpond。
Smallpond是一款构建于DuckDB和3FS之上的轻量级数据处理框架，拥有高性能数据处理能力，可扩展至PB级数据集。
它操作简便，无需长期运行的服务，为数据处理提供了更加灵活和高效的方式。

五、DeepSeek V3/R1版本中的3FS应用

在DeepSeek的V3/R1版本中，3FS得到了广泛应用。
无论是训练数据预处理、数据集加载、检查点保存/重新加载，还是嵌入向量搜索以及推理过程中的KVCache查找等关键环节，3FS都发挥了重要作用，提高了AI训练和推理的效率。

六、总结

DeepSeek发布的3FS分布式文件系统为数据密集型应用提供了强大的支持。
通过优化现代SSD和RDMA网络的利用，3FS实现了高性能的数据访问和传输。
同时，它还支持各种AI工作负载，包括数据准备、数据加载、检查点设置和推理缓存等。
基于3FS的Smallpond数据处理框架进一步提高了数据处理的能力和效率。
DeepSeek的V3/R1版本中的广泛应用证明了3FS的实力和潜力。
未来，随着技术的不断发展，我们期待3FS在分布式存储领域创造更多的亮点。

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