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DeepSeek開源高性能文件系統3FS,數據訪問性能再創新高

   時間:2025-02-28 10:14 來源:ITBEAR作者:顧雨柔

DeepSeek在開源周的精彩收尾之際,正式推出了其創新的3FS(Fire-Flyer File System)。這一文件系統專為現代SSD和RDMA網絡設計,旨在最大化利用這些先進技術的帶寬優勢。3FS的問世,為深度學習等數據密集型應用帶來了前所未有的數據訪問性能提升。

想要深入了解3FS的開發者們,可以訪問其開源地址:https://github.com/deepseek-ai/3FS。同時,DeepSeek還開源了基于3FS的數據處理框架Smallpond,詳情可見:https://github.com/deepseek-ai/smallpond。

3FS的性能表現令人矚目。在一個180節點的集群測試中,其聚合讀取吞吐量高達6.6 TiB/s,充分展現了其集群高吞吐的能力。而在25節點集群的GraySort基準測試中,3FS更是達到了每分鐘3.66 TiB的吞吐量,這一成績無疑證明了其基準測試的優異表現。每個客戶端節點的KVCache查找峰值吞吐量也超過了40 GiB/s,進一步凸顯了3FS的單節點高性能。

在架構設計上,3FS采用了去中心化的結構,同時保證了強一致性語義,這使得它在處理分布式數據時更加高效和可靠。這種先進的架構為AI訓練和推理工作負載提供了強大的支持,簡化了分布式應用程序的開發過程。

3FS的應用場景廣泛,主要針對AI訓練和推理過程中的各種挑戰。它利用現代SSD和RDMA網絡構建共享存儲層,有效支持了數據準備、數據加載、檢查點設置和推理緩存等環節。無論是訓練數據預處理、數據集加載,還是檢查點保存/重新加載,甚至是嵌入向量搜索和推理過程中的KVCache查找,3FS都能提供出色的性能。

DeepSeek的V3/R1版本已經廣泛應用了3FS。這一文件系統在關鍵環節中發揮了重要作用,為DeepSeek的AI工作負載提供了強有力的支持。同時,基于3FS構建的數據處理框架Smallpond也備受矚目。Smallpond是一款輕量級的數據處理框架,它結合了DuckDB和3FS的優勢,具備高性能數據處理能力,可擴展至PB級數據集。更重要的是,Smallpond操作簡便,無需長期運行的服務,為用戶提供了極大的便利。

 
 
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