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DeepSeek開源最后一天,大鵬今日同風起。

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弄完OpenAI的GPT-4.5,已經是7點多了。

但是感覺我真的有罪,我居然熬夜就為了看這個大垃圾。

雖然很想睡覺,但,今天可是DeepSeek開源的最后一天。

之前,連續4天,5個硬核項目,FlashMLA、DeepGEMM、DeepE、DualPipe、EPLB,兩萬多個Github星星,這都是全世界開源小伙伴們的傾情貢獻。

既然已經肝了4天了,那最后一天,我才不要錯過。

等到早上9點,DeepSeek如期而至。


這次,他們開源的東西還是極度硬核:

3FS(Fire-Flyer File System

鏈接在此:https://github.com/deepseek-ai/3FS

還給了一個基于3FS的數據處理框架:

Smallpond。

https://github.com/deepseek-ai/smallpond

先說3FS。

簡單來說,3FS就是一個專門AI模型和推理做的文件系統,只不過,它是分布式的,性能太強了。

昨天是面包廠,那我今天,在用奶茶工廠來給大家舉個例子。

比如,你是一個奶茶世家,經營著一家超大規模的超級奶茶原材料工廠,開的賊大,專門給喜茶、霸王茶姬、CoCo、茶百道、蜜雪冰城等等全國各大奶茶品牌供應原材料。

每天有上萬家門店等待著你的各種果汁、茶湯、蔗糖、珍珠、椰果啥的全都得從你這兒以極快的速度輸送過去。

因為一旦原材料供不上,各家奶茶店就沒法及時出茶,排隊的顧客就得錘門店,門店就會來捶你。

而切大家的配方比例是要嚴格控制的,一旦某些配方倉庫搞混數據,比如喜茶家的葡萄果肉和茶凍比例調錯了,或芭樂瓶里面的原料配比發錯了,又可能要被顧客捶。


所以你可以想象,這工廠聽著就很牛逼很復雜對吧。

所以你為了保持整套工廠是靠譜的、準確的,不會被各大家品牌方捶,你就需要一個無比寬敞、極度智能的流水線+庫存網絡。

這就是你的究極智能奶茶原料分發系統。

而3FS(Fire-Flyer File System),就是你的這個究極分發系統。

每天都有成千上萬的奶茶店要來倉庫調取、回傳各種信息,比如店家庫存不足時要申請更多原材料,原材料運到門店后又需要登記消耗情況,遇到新品上線還要緊急調度不同產線來增產。

所有這些海量數據讀寫都得在極短時間內完成,否則延時太高就會造成門店斷供或生產線浪費。

3FS不僅能把所有的分發全部處理掉,而且延時極低。

核心技術就在于,我們在廠區里安插了大量全新的高速自動化儲物柜(這就是SSD),這些儲物柜隨時能被調度,門店的所有配方、原材料需求等信息都是數字化的,一按按鈕就能知道哪里還剩下多少牛奶,哪里的茶葉正處在發貨階段。

而且,我們還造了一堆的光速傳送帶(RDMA),不需要過多的中轉,一旦原料從儲物柜那邊這邊發出,直接可以到達對應的節點,而不用像傳統的先裝車,然后普通貨車開一大圈,再交給搬運工二次處理。

效率拉滿。

同時,我們這個工廠,把原材料加工區和原材料存儲區分開,還把各種茶葉處理流水線和配料混合區都搞成了獨立模塊。

當某天喜茶或者蜜雪冰城研發了一個新品,門店突然給你下單了一個全新的配方,需要一種新的組合了,也沒關系。

3FS讓你不必關心這個原料是存在哪個倉庫、由誰負責加工,因為在邏輯上,你可以看作整個工廠就是一個大同心圓,任何角落都能直接訪問存儲資源。這叫 locality-oblivious(不用再因為地理位置不同而做繁瑣的調度),相當于你只要告訴工廠我要一批A茶葉和B奶蓋,系統就能自動把所有加工、分發環節安排好。

對你來說幾乎毫無感知,就像整個工廠是一個統一的池子。

這就是3FS的“分離式架構”。

現在再回去看DeepSeek給出的介紹,是不是就大概能看懂,知道這玩意是個啥了?


再看看3FS的實際表現。

也比較炸裂,性能直接拉滿。

現在我們假設,你家的這個奶茶工廠,有180個高速自動化儲物柜(存儲節點),16個超大容量(14TB)的冷凍箱(NVMe SSDs),還有兩個超快的光速傳送帶(200Gbps InfiniBand網卡)。

那在3FS的加持下,這個奶茶工廠,它1秒鐘能送出6.6TiB的原材料。。。(1 TiB約等于1.1TB,有個有個換算關系,1TiB=1024GiB,1TB=1000GB)


這吞吐量是啥概念呢?

約等于你可以一次性加載數千部高清乃至4K影片,一部 1080p 高清電影大小在2~3GB,4K電影大概10GB往上跑,以6.6TiB/s的吞吐來說,一秒鐘就可以把幾百到上千部電影打包塞進內存。

6.6?TiB/s已經屬于往里塞東西時,硬盤都來不及轉,網絡都快成瓶頸的級別。

在現實的大規模分布式集群里能跑到這種速度,說明它已經把SSD和 RDMA網絡的優勢榨到極致,遠超一般人日常認知的網速或存儲吞吐。

然后還有一個KVCache,其實就是優化大模型推理過程的技術。


KVCache 的讀吞吐能飆到40GiB/s,也就意味著,當大量門店需要不斷查詢某些關鍵庫存或實時交易數據時,3FS依然能挺住。

不至于像傳統系統那樣面對上萬次請求就卡死。對比之下,其他系統要么沒有足夠的帶寬,要么在同時進行移除垃圾或歸檔時會大幅拖慢讀取速度。但在3FS這套工廠體系里,即使一邊有人清理過期原材料(GC IOPS),另一邊的訂單讀操作也能流暢進行,互不掣肘。

如果只看平均速度,那也穩的不能再穩了。這玩意兒最可怕的是,上下限都極高。

整個3FS就像DeepSeek開源的老作風,他們把所有使用教程統統給了出來,真是生怕我們不會用。。。


我還發現個好玩的,除了上面這個使用操作,還有個說明書大禮包。

就在這。設計筆記、安裝指南、API參考、詳細參數表都一應俱全。

安裝指南這部分,還給了一個測試集群,隨便運行。

我甚至以為DeepSeek,不想把日子過下去了。。。


再回過頭,提一嘴開源的另一個東西,Smallpond。

簡單來說,這是一個特別輕量化的、但確實厲害的數據處理工具,基于DuckDB和3FS打造的。

比如,你可能想知道,哪些門店最喜歡什么口味?要從幾十TB的銷售記錄里跑SQL查詢統計,這在過去可能得搭Spark、Hadoop又或者別的大型分布式系統。

但現在,smallpond就能搞定了。

特點一共三個:

處理數據太快了。

能處理PB級(也就是千萬億字節那種牛逼的級別)的數據。

用起來確實省心,操作簡單不費腦子。

它背后最大的功臣,還是3FS提供的高并發讀寫和存儲共享能力,以及 DuckDB提供的高效SQL執行引擎。

所以,smallpond+3FS就是絕配,一個負責調度數據加工,一個負責高速數據通道,讓PB級別的數據處理變得像做一杯奶茶那么輕松,真的。

Python 3.8到3.12版本就能用。DeepSeek一并把操作鏈接放下面了。


總結下這幾天。

這幾天,DeepSeek對老黃的GPU,下多少猛料了?

在V3剛出來時,本來大家覺得。

一張好卡,是不是沒那么重要了?

馬斯克在孟菲斯的萬卡集群是不是不用搞了?

但你回過頭來看,會發現:

DeepSeek跟老黃的命運,扯的太深了。

英偉達的卡,尼瑪有無窮的優化潛力啊。

這下,為期五天的DeepSeek開源節正式華麗落幕了。

但是,新的英雄之旅說不定現在才剛剛開始。

路漫漫其修遠兮。

吾將上下而求索。

深度求索DeepSeek。

想必也是抱著這個信念。

以上,既然看到這里了,如果覺得不錯,隨手點個贊、在看、轉發三連吧,如果想第一時間收到推送,也可以給我個星標?~謝謝你看我的文章,我們,下次再見。

>/ 作者:卡茲克、芝蘭山

>/ 投稿或爆料,請聯系郵箱:wzglyay@gmail.com

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