DeepSeek 5大突破！高性能并行文件系統(tǒng)3FS實現(xiàn)6.6 TiB/s聚合吞吐量
在IT之家的報道中，我們欣然獲悉DeepSeek在開源周的第五天發(fā)布了其最新的并行文件系統(tǒng)——3FS。這款專為充分利用現(xiàn)代 SSD 和 RDMA 網絡帶寬而設計的系統(tǒng)，無疑為深度學習等數據密集型應用提供了強大的支持。在此，我們將深入探討3FS的性能亮點和應用場景，并以此為中心，撰寫一篇文章。
首先，讓我們關注3FS的性能亮點。據報道，在180節(jié)點集群中，3FS實現(xiàn)了高達6.6 TiB/s的聚合讀取吞吐量。這一數字無疑令人印象深刻，表明了其在高吞吐量場景中的卓越表現(xiàn)。此外，在25節(jié)點集群的GraySort基準測試中，3FS達到了3.66 TiB/min的吞吐量，這進一步證明了其在基準測試中的優(yōu)異表現(xiàn)。更值得一提的是，每個客戶端節(jié)點的KVCache查找峰值吞吐量超過40 GiB/s，這進一步突顯了其在單個節(jié)點的高性能。
在應用場景方面，3FS（Fire-Flyer File System）是一款高性能的分布式文件系統(tǒng)，旨在解決AI訓練和推理工作負載帶來的挑戰(zhàn)。其核心優(yōu)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。在DeepSeek的應用中，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關鍵環(huán)節(jié)。
除此之外，DeepSeek還開源了基于3FS的數據處理框架Smallpond。Smallpond是一款輕量級數據處理框架，構建于DuckDB和3FS之上，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。
DeepSeek的開源進度可謂是一波未平，一波又起。在過去的幾個月里，他們已經取得了令人矚目的成就。從DualPipe、EPLB優(yōu)化并行策略，到DeepGEMM深度學習利器，再到DeepEP首個用于MoE模型訓練和推理的EP通信庫，以及FlashMLA為Hopper GPU優(yōu)化的高效MLA解碼內核，都展示了DeepSeek在深度學習領域的深厚實力。
現(xiàn)在，我們迎來了DeepSeek的5/5大突破！在這個關鍵時刻，我們迎來了高性能并行文件系統(tǒng)3FS實現(xiàn)6.6 TiB/s聚合吞吐量的消息。這一消息無疑將為整個行業(yè)帶來新的篇章。
DeepSeek發(fā)布的3FS是一個專為充分利用現(xiàn)代 SSD 和 RDMA 網絡帶寬而設計的并行文件系統(tǒng)，具備驚人的數據訪問性能。其集群高吞吐、基準測試優(yōu)異、單節(jié)點高性能以及架構先進等特性使其成為深度學習等數據密集型應用的有力支持。同時，Smallpond作為基于3FS的數據處理框架，以其高性能和易用性，能夠有效地支持各種AI工作負載。
展望未來，DeepSeek的這一重大突破將有望推動深度學習領域的發(fā)展，為其帶來更為高效和可靠的數據處理解決方案。我們期待看到DeepSeek在接下來的日子里繼續(xù)為行業(yè)帶來更多的創(chuàng)新和突破。
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