主要观点总结
本文介绍了DeepSeek在开源周中公开了两个重要内容：Fire-Flyer文件系统（3FS）和Smallpond数据处理框架。3FS是一种高性能的分布式文件系统，能够利用现代SSD和RDMA网络的带宽，表现出惊人的速度。Smallpond则是基于3FS和DuckDB构建的轻量级数据处理框架。DeepSeek还公开了其在AI训练和推理方面的其他成果，包括FlashMLA架构、DeepEP通信库等。最后，文章呼吁网友关注DeepSeek的后续动作，并参与了关于下一个AI“国产之光”的评选活动。
关键观点总结
关键观点1: Fire-Flyer文件系统（3FS）的介绍和特点
3FS是一种高性能的分布式文件系统，针对AI训练和推理工作负载的挑战而设计。它利用现代SSD和RDMA网络来提供共享存储层，以简化分布式应用程序的开发。3FS具有分布式架构、强一致性实现带、文件接口等特点，并适用于大模型训练推理和过程中不同类型的应用负载。
关键观点2: Smallpond数据处理框架的介绍
Smallpond是基于3FS和DuckDB构建的轻量级数据处理框架。它能够进行高效的数据处理，助力AI训练和推理。
关键观点3: DeepSeek开源周的其他成果
除了3FS和Smallpond，DeepSeek还公开了其他关于AI Infra的成果，包括FlashMLA架构、DeepEP通信库等。这些成果都在提高AI训练和推理的效率方面发挥了重要作用。
关键观点4: DeepSeek的未来动态和网友的期待
DeepSeek的开源周结束后，网友对V4和R2的上线充满期待。同时，文章也呼吁网友继续关注DeepSeek的更多动态。
文章预览
克雷西 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI DeepSeek开源周，今日正式收官！ 内容依旧惊喜且重磅，直接公开了V3和R1训练推理过程中用到的 文件系统 。 具体来说，包括以下两项内容： Fire-Flyer文件系统 （简称 3FS ，第三个F代表File） ，一种利用现代SSD和RDMA网络的全部带宽的并行文件系统； Smallpond ，基于3FS和DuckDB构建的轻量级数据处理框架。 划重点就是，3FS可以 把固态硬盘的带宽性能利用到极致 ，表现出了惊人的速度： 180节点集群中的聚合读取吞吐量为6.6TB/s； 25节点集群中GraySort基准测试的吞吐量为3.66TB/分钟； 每个客户端节点的KVCache查找峰值吞吐量超过40GB/s。 V3和R1中训练数据预处理、数据集加载、嵌入向量搜索和KV Cache查找等工作，3FS都立下了汗马功劳。 网友们表示，3FS和Smallpond为AI数据处理设定了新基准，将改变数据处理的游戏规则。 对
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