俄羅斯：將審查iPhone等外國公司設備 保數據安全
iPhone和特斯拉都屬于在各自領域領頭羊的品牌，推出的產品也也都是數一數二的，但對于一些國家而言，它們的產品可靠性和安全性還是在限制范圍內。近日，俄羅斯聯邦通信、信息技術
這兩天 DeepSeek 開源 3FS 并行文件系統的消息，猶如向 AI 基礎設施領域投下一枚深水炸彈。3FS 每秒能搬運 6.6TB 數據，相當于 1 秒鐘傳輸完 700 部 4K 高清電影。還能自動調資源，國產芯片用了它，跟國際大牌的差距直接縮到 15%。
這并非簡單的技術迭代 —— 當 Llama3 70B 模型單次訓練需吞掉 15PB 數據（相當于連續播放 250 萬小時 4K 視頻）時，全球 AI 實驗室突然意識到：決定大模型訓練效率的不僅是 GPU 算力，存儲系統正成為影響進度的一大瓶頸。
當 AI 算力狂飆時，存儲正在成為隱形戰場
2024 年，某頭部 AI 公司曾因存儲帶寬不足，導致 2000 張 A100 顯卡的算力利用率長期低于 40%，單日經濟損失超百萬美元。這暴露了 AI 時代的 "木桶效應"—— 當 GPU 計算速度進入微秒級時，一次突發的存儲抖動就可能導致整個訓練任務崩潰，讓數周的計算成果瞬間蒸發。這或許也是 DeepSeek 自研存儲的原因。
數據顯示，存儲優化可直接將 175B 參數模型的訓練周期壓縮 30%，對應百萬美元級的成本被填平。而在推理端，當 10% 的異常請求遭遇存儲延遲波動時，P99 響應時間會瞬間突破 SLA 紅線，這正是某自動駕駛公司在線服務突發降級的根本誘因。
DeepSeek 之所以選擇自研 3FS 的本質，正是發現了存儲架構在 AI 應用中的重要性。《金融行業先進 AI 存力報告》》報告中提到，在同樣的 GPU 算力規模下，存儲性能的高低可能造成模型訓練周期 3 倍的差異。在算力軍備競賽的背后，一場關于存儲性能密度的暗戰悄然升級，自研存儲顯得尤為重要。
5 家頭部廠商角逐 AI 存儲，國產能否拔得頭籌
相比于傳統 AI 的需求，大模型對存力需求場景具有數據量大、參數規模大、訓練周期長等特點。
為了提升大模型訓練速度，需要對大規模數據集進行快速加載，且一般采用數百甚至上萬張 GPU 構成計算集群進行高效的并行計算，需要高并發輸入 / 輸出（I/O）處理，而訓練數據集呈現海量小文件的特點，文件量在幾億到幾十億量級，對應的帶寬需求可能每秒要達到上 TB，這就要求存儲系統具備強大的數據管理能力，業界能達到該能力的僅寥寥幾家。
小編搜集了國內外優秀的并行存儲產品，對具體能力進行對比
IBM 作為老牌存儲品牌，其產品從 HPC 場景成功向 AI 場景演進。在全球 AI 場景得到廣泛應用的 DDN，多個讀、寫帶寬等關鍵性能指標上表現突出，但 DDN 由于技術封閉性、專有化硬件等原因，導致用戶建設成本過高。
國產廠商 DeepSeek 3FS 雖然是開源的新產品，但相對老牌存儲也有不錯的表現，在讀帶寬能力上表現優異，單集群 6.6TB/s，平均單節點 36.7GB/s 的讀帶寬。
我們還驚喜發現，另一家國產廠商京東云云海，在這個專業領域同樣表現出色，以單節點 95GB/s 的讀帶寬、60GB/s 的寫帶寬，進一步拉低了國產存儲與國際老牌廠商的差距。相較于 DeepSeek 的 3FS，京東云云海在提供高性能的同時適用性更廣，可以同時滿足 DeepSeek、ChatGPT、LLaMA 等 20 余種主流大模型的存力需求。
綜上來看，隨著大模型快速向縱深場景演進，對存儲的要求也越來越高，以 DeepSeek、京東云云海等國產存儲，顯示出在處理大規模數據集時的優越性能，未來國產存儲能否拔得頭籌，讓我們拭目以待。
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