DeepSeek开源周，今日正式收官！

内容依旧惊喜且重磅，直接公开了V3和R1训练推理过程中用到的文件系统

具体来说，包括以下两项内容：

划重点就是，3FS可以把固态硬盘的带宽性能利用到极致，表现出了惊人的速度：

V3和R1中训练数据预处理、数据集加载、嵌入向量搜索和KV Cache查找等工作，3FS都立下了汗马功劳。

网友们表示，3FS和Smallpond为AI数据处理设定了新基准，将改变数据处理的游戏规则。

根据DeepSeek团队介绍，3FS是一种高性能的分布式文件系统，面对的就是AI训练和推理工作负载的挑战。

利用现代SSD和RDMA网络来提供共享存储层，从而简化分布式应用程序的开发。

SSD就是固态硬盘，而RDMA（远程直接访问，remote direct memory access）是一种直接存储器访问技术。

它可以在没有双方操作系统介入的情况下，将数据直接从一台计算机的内存传输到另一台计算机，也不需要中央处理器、CPU缓存或上下文交换参与。

特点就是高通量、低延迟，尤其适合在大规模并行计算机集群中使用。

具体到3FS，具有以下特点：

并且，3FS能够适用于大模型训练推理和过程中不同类型的应用负载：

在大型3FS集群上的读取测试中，实现了惊人的高吞吐量。

该集群由180个存储节点组成，每个存储节点配备2×200Gbps InfiniBand网卡和16个14TB NVMe SSD。

大约500+个客户端节点用于读压测，每个客户端节点配置1x200Gbps InfiniBand网卡。

在训练作业的背景流量下，最终聚合读吞吐达到约6.6TB/s。

DeepSeek还用GraySort基准测试评估了基于3FS构建的smallpond框架，该基准测试可测量大规模数据集的排序性能。

测试分为两个阶段，先用键的前缀位通过shuffle对数据进行分区，然后进行分区内排序。两个阶段既需要从3FS读取，也需要向3FS写入数据。

测试集群包含25个存储节点（2个NUMA域/节点、1个存储服务/NUMA、2×400Gbps NIC/节点）和50个计算节点（2个NUMA域、192个物理核心、2.2 TB RAM 和1×200 Gbps NIC/节点）。

最终对8192个分区中110.5TB数据进行排序，耗时30分14秒，平均吞吐量为3.66TB/分钟。

另外，KV缓存客户端的读取吞吐量，峰值也达到了40GB/s。

One More Thing

回顾DeepSeek这五天开源的内容，几乎都和AI Infra相关：

并且主打的就是极度压缩成本，降低消耗的同时将各种硬件的性能全部发挥到极致。

而另外一边，有网友已经在期待V4和R2的上线了。

至此，DeepSeek开源周的连载也要告一段落了，但DeepSeek后续动作依然值得持续关注。

项目地址：

https://github.com/deepseek-ai/3FS

https://x.com/deepseek_ai/status/1895279409185390655