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2 月 28 日消息，DeepSeek 在開源周第五天發布了 3FS（Fire-Flyer File System），這是一個專為充分利用現代 SSD 和 RDMA 網絡帶寬而設計的并行文件系統，具備驚人的數據訪問性能，為深度學習等數據密集型應用提供了強大的支持。
附上開源地址：https://github.com/deepseek-ai/3FS。
基于 3FS 的數據處理框架 Smallpond：https://github.com/deepseek-ai/smallpond。
集群高吞吐： 在 180 節點集群中，3FS 實現了高達 6.6 TiB/s 的聚合讀取吞吐量。
基準測試優異： 在 25 節點集群的 GraySort 基準測試中，3FS 達到了 3.66 TiB / min 的吞吐量。
單節點高性能： 每個客戶端節點的 KVCache 查找峰值吞吐量超過 40 GiB/s。
架構先進： 3FS 采用去中心化架構，并具備強一致性語義。
3FS 應用場景3FS (Fire-Flyer File System) 是一款高性能的分布式文件系統，旨在解決 AI 訓練和推理工作負載帶來的挑戰，利用現代 SSD 和 RDMA 網絡提供共享存儲層，簡化分布式應用程序的開發。
其核心優勢在于高性能、強一致性和易用性，能夠有效支持各種 AI 工作負載，包括數據準備、數據加載、檢查點設置和推理緩存。
3FS 在 DeepSeek 的 V3 / R1 版本中得到廣泛應用，涵蓋了訓練數據預處理、數據集加載、檢查點保存 / 重新加載、嵌入向量搜索以及推理過程中的 KVCache 查找等關鍵環節。
Smallpond此外，DeepSeek 還開源了基于 3FS 的數據處理框架 Smallpond，是一款構建于 DuckDB 和 3FS 之上的輕量級數據處理框架。它擁有高性能數據處理能力，可擴展至 PB 級數據集，并且操作簡便，無需長期運行的服務。
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