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DeepSeek第五弹炸裂收官！开源全新并行文件系统，榨干SSD全部带宽
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原文中文，约2300字，阅读约需6分钟。
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内容提要
DeepSeek发布了新开源的并行文件系统3FS，利用SSD和RDMA网络实现高达6.6TiB/s的读取吞吐量，显著提升AI数据处理效率，简化了分布式应用开发，支持大规模训练和推理，设定了新的性能基准。
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关键要点
- DeepSeek发布了新开源的并行文件系统3FS，利用SSD和RDMA网络实现高达6.6TiB/s的读取吞吐量。
- 3FS显著提升了AI数据处理效率，简化了分布式应用开发，支持大规模训练和推理。
- 3FS的聚合读取吞吐量在180节点集群中达到6.6TiB/s，25节点集群中GraySort基准测试的吞吐量为3.66TiB/分钟。
- 3FS利用现代SSD和RDMA网络提供共享存储层，简化分布式应用程序的开发。
- 3FS具有分布式架构、强一致性实现和文件接口等特点，适用于大模型训练推理和不同类型的应用负载。
- 在大型3FS集群上的读取测试中，聚合读吞吐达到约6.6TiB/s，测试集群包含180个存储节点和500+个客户端节点。
- DeepSeek还用GraySort基准测试评估了基于3FS构建的smallpond框架，最终对110.5TiB数据进行排序，平均吞吐量为3.66TiB/分钟。
- DeepSeek开源周的内容主要与AI基础设施相关，强调压缩成本和发挥硬件性能。
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延伸问答
3FS文件系统的主要特点是什么？
3FS文件系统具有分布式架构、强一致性实现和文件接口等特点，适用于大模型训练推理和不同类型的应用负载。
3FS在读取吞吐量方面的表现如何？
在180节点集群中，3FS的聚合读取吞吐量达到6.6TiB/s，25节点集群中GraySort基准测试的吞吐量为3.66TiB/分钟。
3FS如何提升AI数据处理效率？
3FS利用现代SSD和RDMA网络提供共享存储层，简化分布式应用程序的开发，从而显著提升AI数据处理效率。
DeepSeek的开源周主要发布了哪些内容？
DeepSeek的开源周发布了新开源的并行文件系统3FS和基于3FS构建的轻量级数据处理框架Smallpond。
3FS如何支持大规模训练和推理？
3FS通过高吞吐量的并行Checkpoints和高效的数据加载器，支持大规模训练和推理的需求。
RDMA技术在3FS中有什么作用？
RDMA技术在3FS中用于直接存储器访问，提供高通量和低延迟，适合大规模并行计算机集群使用。
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