Hệ thống tệp Fire-Flyer (3FS) mã nguồn mở của DeepSeek đặt ra các tiêu chuẩn cao hơn cho phát triển AI: Phân tích kỹ thuật

Trong một thông báo quan trọng trong sự kiện Tuần lễ Nguồn mở gần đây , DeepSeek đã mã nguồn mở hoàn toàn hệ thống Fire-Flyer File (3FS) mang tính đột phá của mình—một hệ thống tệp song song được thiết kế để tăng cường môi trường đào tạo AI. Điều này có nghĩa là các nhà nghiên cứu, công ty và thậm chí cả những người đam mê trên toàn thế giới hiện có thể truy cập và triển khai giải pháp lưu trữ mạnh mẽ này mà không phải trả tiền cho công nghệ độc quyền.
Về bản chất, hệ thống 3FS được xây dựng để đáp ứng nhu cầu dữ liệu khổng lồ của học sâu hiện đại. Khi đào tạo các mô hình như mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoặc hệ thống nhận dạng hình ảnh phức tạp, hàng nghìn GPU hoạt động cùng nhau và đòi hỏi khả năng truy cập dữ liệu cực nhanh. Các hệ thống lưu trữ truyền thống thường trở thành nút thắt cổ chai, làm chậm quá trình đào tạo. 3FS của DeepSeek được thiết kế để vượt qua những thách thức này bằng cách cung cấp thông lượng cực cao, độ trễ thấp và thiết kế có khả năng mở rộng phát triển theo nhu cầu của bạn.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào những phức tạp về mặt kỹ thuật của hệ thống 3FS, giới thiệu cách kiến ​​trúc sáng tạo và phương pháp tiếp cận nguồn mở của nó đại diện cho một sự thay đổi triệt để có thể củng cố đáng kể cơ sở hạ tầng AI toàn cầu. Trong việc dân chủ hóa quyền truy cập vào các giải pháp lưu trữ hiệu suất cao, DeepSeek không chỉ mở đường cho hiệu quả nâng cao trong đào tạo AI mà còn trao quyền cho một phong trào hợp tác trong cộng đồng công nghệ.

Phát triển và cơ sở lý luận đằng sau 3FS

Khi các mô hình AI phát triển lớn hơn, các hệ thống tệp truyền thống phải vật lộn để theo kịp nhu cầu dữ liệu khổng lồ, tạo ra các nút thắt cổ chai đáng kể. DeepSeek nhận ra rằng cần có các phương pháp tiếp cận mới để đáp ứng các nhu cầu này mà không làm tốn kém hoặc tiêu tốn quá nhiều năng lượng. Hệ thống 3FS sáng tạo của họ được thiết kế để chuyển đổi việc xử lý dữ liệu bằng cách kết hợp phần cứng hàng hóa với thiết kế phần mềm thông minh.

Tại sao cần có một hệ thống tập tin mới

Học sâu đã phát triển với tốc độ chóng mặt, với các mô hình hiện đại đòi hỏi lượng dữ liệu khổng lồ. Các hệ thống tệp truyền thống như NFS hoặc Lustre đã được thiết kế từ lâu trước khi AI trở nên đói dữ liệu và đơn giản là không được xây dựng để xử lý hàng nghìn yêu cầu dữ liệu đồng thời. Sự không phù hợp này tạo ra "nút thắt cổ chai I/O" khi hệ thống lưu trữ không thể theo kịp sức mạnh tính toán của các cụm GPU hiện đại.

Giải quyết nhu cầu dữ liệu ngày càng tăng

• Tăng trưởng dữ liệu theo cấp số nhân : Khi các mô hình AI trở nên lớn hơn và phức tạp hơn, lượng dữ liệu cần thiết để đào tạo tăng vọt. Điều này có thể gây căng thẳng cho các hệ thống lưu trữ thông thường vốn không được thiết kế cho quy mô như vậy.
• Nút thắt hiệu suất : Nhiều hệ thống cũ gặp khó khăn trong việc xử lý các truy cập dữ liệu đồng thời, nhanh chóng. DeepSeek đã xác định được khoảng cách này và bắt đầu thiết kế một hệ thống tệp có thể phục vụ dữ liệu ở tốc độ tương đương với GPU hiện đại.

Cân nhắc về chi phí và hiệu quả năng lượng

Việc xây dựng các cụm AI hiệu suất cao không chỉ là vấn đề về tốc độ mà còn là vấn đề kiểm soát chi phí và mức sử dụng năng lượng.

Giảm chi phí đào tạo AI

• Phần cứng giá cả phải chăng : DeepSeek đã chọn xây dựng 3FS trên phần cứng thông dụng như SSD NVMe và các thành phần máy chủ tiêu chuẩn, giúp giảm tổng chi phí so với các hệ thống độc quyền cao cấp.
• Hiệu quả năng lượng : Bằng cách tối ưu hóa phần mềm để hoạt động liền mạch với phần cứng tiết kiệm chi phí, 3FS giúp giảm đáng kể mức tiêu thụ năng lượng của AI , điều này rất quan trọng trong thời đại chú trọng vào tính bền vững.

Tầm nhìn của DeepSeek

Mục tiêu của DeepSeek với 3FS là tạo ra một hệ thống lưu trữ không chỉ mạnh mẽ và có khả năng mở rộng mà còn có thể truy cập được cho mọi người. Với bản phát hành mã nguồn mở, họ mời cộng đồng toàn cầu đổi mới hơn nữa và xây dựng trên công việc của họ.

Kiến trúc kỹ thuật của 3FS

Lưu trữ dữ liệu để đào tạo AI phải cực kỳ nhanh và dễ mở rộng, nhưng các hệ thống thông thường thường không đáp ứng được. Kiến trúc 3FS thoát khỏi các thiết kế truyền thống bằng cách sử dụng mô hình phân tách kết hợp SSD NVMe tốc độ cao với mạng RDMA hiện đại. Tích hợp thông minh này đảm bảo rằng lượng dữ liệu lớn được phục vụ nhanh chóng cho các nút tính toán, khiến nó trở thành một công cụ không thể thiếu cho các ứng dụng AI hiện đại.

Một cách tiếp cận phân tách để lưu trữ

3FS của DeepSeek sử dụng thiết kế “phân tách”, nghĩa là lưu trữ được cung cấp bởi các máy chủ riêng biệt thay vì được liên kết trực tiếp với từng nút tính toán. Thiết lập này cho phép hệ thống phát triển linh hoạt khi nhu cầu tăng lên.

Các thành phần chính

• Storage Nodes : Đây là các máy chủ mạnh mẽ được trang bị SSD NVMe tốc độ cao. Chúng hoạt động cùng nhau để tạo thành một nhóm lưu trữ thống nhất rộng lớn.
• Nút tính toán : Được trang bị GPU, các nút này truy cập dữ liệu từ nhóm lưu trữ qua mạng tốc độ cao.
• Mạng tích hợp : Mạng cây béo hai lớp được thiết kế đặc biệt đảm bảo rằng mọi nút tính toán đều có quyền truy cập trực tiếp, tốc độ cao vào các nút lưu trữ.

Tận dụng công nghệ phần cứng hiện đại

Các thành phần phần cứng hiện đại đóng vai trò cốt lõi trong tốc độ của 3FS, biến khả năng lưu trữ thô và kết nối mạng thành giải pháp hiệu suất cao phục vụ cho việc đào tạo AI .

Ổ SSD NVMe và RDMA

Ổ SSD NVMe tăng tốc độ truyền dữ liệu đáng kể bằng cách sử dụng giao diện hiện đại, trong khi RDMA cho phép dữ liệu truyền trực tiếp giữa các bộ nhớ hệ thống với sự can thiệp tối thiểu của CPU, giúp giảm đáng kể độ trễ.

• Ổ SSD NVMe : NVMe là viết tắt của Non-Volatile Memory Express, một công nghệ cho phép ổ SSD hoạt động ở tốc độ rất cao so với các thiết bị lưu trữ cũ.
• RDMA : Truy cập bộ nhớ trực tiếp từ xa cho phép dữ liệu di chuyển trực tiếp từ bộ nhớ của máy tính này sang máy tính khác mà không làm quá tải CPU. Điều này làm giảm độ trễ và tăng tốc độ truyền dữ liệu.

Đảm bảo tính nhất quán và tốc độ của dữ liệu

Việc duy trì việc truyền dữ liệu nhanh chóng mà không làm giảm độ tin cậy là rất quan trọng; 3FS sử dụng các phương pháp cải tiến để đảm bảo rằng mọi dữ liệu được lưu trữ đều có thể truy cập nhanh và luôn được cập nhật.

Sao chép chuỗi với các truy vấn được phân bổ (CRAQ)

Để duy trì độ tin cậy của dữ liệu trong khi vẫn giữ tốc độ cao, 3FS sử dụng phương pháp gọi là CRAQ. Phương pháp này sao chép dữ liệu trên nhiều nút và đảm bảo mỗi bản sao vẫn nhất quán, do đó người dùng nhận được phiên bản mới nhất ngay cả khi các hoạt động được thực hiện song song.

• Sao chép : Dữ liệu được lưu trữ thành nhiều bản sao trên nhiều nút lưu trữ khác nhau.
• Tính nhất quán : Mặc dù dữ liệu được sao chép, CRAQ vẫn đảm bảo rằng mọi bản sao đều được cập nhật, do đó người dùng luôn nhận được phiên bản mới nhất.

Dịch vụ siêu dữ liệu không trạng thái

3FS sử dụng máy chủ siêu dữ liệu "không trạng thái" vì chúng dựa vào kho lưu trữ khóa-giá trị phân tán bên ngoài. Thiết kế này đảm bảo rằng ngay cả khi một máy chủ siêu dữ liệu bị lỗi, hệ thống vẫn mạnh mẽ và tiếp tục hoạt động liền mạch.

Tiêu chuẩn hiệu suất và tăng hiệu quả

Nhiều giải pháp lưu trữ hiện tại không cung cấp được thông lượng cần thiết cho AI tiên tiến, dẫn đến lãng phí thời gian và tài nguyên. Hệ thống 3FS của DeepSeek đạt được các số liệu hiệu suất đáng chú ý, cung cấp tốc độ dữ liệu giúp ngay cả các cụm AI đòi hỏi khắt khe nhất cũng có thể chạy trơn tru. Bằng cách khai thác phần cứng được tối ưu hóa và các chiến lược phần mềm thông minh, 3FS cải thiện đáng kể hiệu quả và giảm tổng chi phí hoạt động.

Giải phóng thông lượng cực đại

3FS được thiết kế để cung cấp các số liệu hiệu suất ấn tượng, rất quan trọng cho việc đào tạo AI.

Hiệu suất thực tế

• Thông lượng dữ liệu cao : Hệ thống đạt được thông lượng đọc tổng hợp khoảng 8 TB/giây trên toàn bộ cụm, đảm bảo GPU không bao giờ phải chờ dữ liệu.
• Độ trễ thấp : Với sự kết hợp của NVMe và RDMA, mỗi yêu cầu dữ liệu đều được xử lý nhanh chóng, giảm độ trễ trong quá trình đào tạo.

3FS vượt trội hơn các hệ thống truyền thống như thế nào

Hệ thống tệp truyền thống thường không xử lý được các yêu cầu dữ liệu lớn, đồng thời. Ngược lại, 3FS được xây dựng để:

• Mở rộng tuyến tính : Thêm nhiều nút lưu trữ hơn và dung lượng của hệ thống sẽ tăng theo tỷ lệ tương ứng.
• Tránh tình trạng tắc nghẽn : Bằng cách tích hợp trực tiếp với mạng, 3FS giảm thiểu chi phí chung thường làm chậm quá trình truy cập dữ liệu trong các hệ thống thông thường.

Chiến lược tối ưu hóa của DeepSeek cho 3FS

Sự thiếu hiệu quả trong luồng dữ liệu có thể làm tê liệt ngay cả những hệ thống AI mạnh nhất, gây ra sự chậm trễ và tăng chi phí. Phương pháp tiếp cận của DeepSeek tối ưu hóa mọi khía cạnh của việc xử lý dữ liệu, từ việc tinh chỉnh các biện pháp kiểm soát tắc nghẽn mạng đến việc tăng cường các hoạt động I/O, đảm bảo rằng mọi thành phần đều hoạt động ở hiệu suất cao nhất. Chiến lược toàn diện này biến phần cứng thông thường thành một công cụ hiệu suất cao giúp tăng tốc quá trình đào tạo AI .

Thiết kế đồng thời phần mềm-phần cứng toàn diện

Cách tiếp cận của DeepSeek với 3FS không chỉ là về phần cứng mạnh mẽ mà còn là về thiết kế thông minh:

• Sử dụng phần cứng tiết kiệm chi phí : Bằng cách sử dụng các thành phần thông dụng, hệ thống có giá cả phải chăng mà không ảnh hưởng đến hiệu suất.
• Mạng và lưu trữ tích hợp : Cả phần tính toán và lưu trữ đều được tối ưu hóa để hoạt động cùng nhau, đảm bảo dữ liệu truyền trơn tru từ đĩa đến GPU.

Tối ưu hóa mạng thông minh và I/O

Các cải tiến về mạng thông minh và I/O rất quan trọng để dữ liệu di chuyển hiệu quả trên các cụm quy mô lớn, đảm bảo mọi thành phần hoạt động mà không bị tắc nghẽn.

Kiểm soát tắc nghẽn và tối đa hóa thông lượng

Việc điều chỉnh mạng tiên tiến và các thuật toán phần mềm tùy chỉnh kết hợp với nhau để quản lý lưu lượng hiệu quả, truyền dữ liệu nhanh chóng ngay cả khi tải nặng nhất.

• Điều chỉnh mạng : Các kỹ thuật tiên tiến trong định tuyến và lập lịch đảm bảo dữ liệu được truyền nhanh chóng ngay cả khi tải nặng.
• Đổi mới phần mềm : DeepSeek đã triển khai các thuật toán tùy chỉnh giúp cải thiện tốc độ đọc và ghi dữ liệu bằng cách giảm chi phí không cần thiết.

Công cụ bổ sung

Các công cụ bổ sung hoàn thiện hệ sinh thái 3FS bằng cách tối ưu hóa luồng dữ liệu và truyền thông để tối đa hóa hiệu suất hệ thống tổng thể.

HFReduce: Một công cụ tăng cường giao tiếp

HFReduce là một cải tiến quan trọng khác giúp tối ưu hóa hiệu suất tổng thể của 3FS bằng cách tăng tốc truyền dữ liệu qua GPU, đảm bảo cả tính toán và truyền dữ liệu đều chồng chéo hiệu quả. HFReduce tăng tốc trao đổi dữ liệu qua GPU bằng cách chồng chéo tính toán với truyền thông, đảm bảo rằng ngay cả những tác vụ sử dụng nhiều dữ liệu nhất cũng được xử lý hiệu quả.

So sánh với các kiến ​​trúc AI-HPC khác

Nhiều tổ chức dựa vào các hệ thống độc quyền đắt tiền mang lại hiệu suất cao nhưng đi kèm với chi phí cao và nhu cầu năng lượng. Ngược lại, giải pháp của DeepSeek chứng minh cách thiết kế thông minh có thể đạt được hiệu suất gần như tương đương với các giải pháp thay thế cao cấp như NVIDIA DGX-A100 —với chi phí và mức tiêu thụ năng lượng chỉ bằng một phần nhỏ. Bước đột phá này cho thấy kỹ thuật hiệu quả có thể dân chủ hóa quyền truy cập vào cơ sở hạ tầng AI mạnh mẽ mà không ảnh hưởng đến chất lượng.

So sánh Fire-Flyer với NVIDIA DGX-A100

Trong khi hệ thống DGX-A100 của NVIDIA sử dụng kết nối NVLink tốc độ cao để truyền thông tin cực nhanh giữa các GPU, Fire-Flyer sử dụng GPU dựa trên PCIe thông thường kết hợp với các tối ưu hóa phần mềm thông minh.

Điểm so sánh chính

• Kết nối GPU : DGX-A100 có kết nối NVLink/NVSwitch chuyên dụng cung cấp băng thông lên tới 600 GB/giây, trong khi Fire-Flyer dựa trên PCIe tiêu chuẩn và mạng được tối ưu hóa tốt để đạt được khoảng 83% hiệu suất của DGX .
• Tiết kiệm chi phí và năng lượng : Fire-Flyer đạt được mức hiệu suất tương tự ở mức khoảng 60% chi phí và mức tiêu thụ năng lượng, khiến đây trở thành lựa chọn kinh tế hơn.
• Khả năng mở rộng : Kiến trúc phân tách của Fire-Flyer cho phép mở rộng quy mô liền mạch, điều này đặc biệt quan trọng đối với các tác vụ đào tạo AI quy mô lớn.

Sự khác biệt về thiết kế mạng và lưu trữ

Không giống như nhiều hệ thống tách biệt mạng lưu trữ và mạng tính toán, Fire-Flyer tích hợp cả hai thành một mạng lưới tốc độ cao thống nhất. Thiết kế này không chỉ làm giảm độ phức tạp mà còn đảm bảo rằng cả tính toán và lưu trữ có thể được tối ưu hóa cùng nhau để có thông lượng tối đa.

Tích hợp 3FS với khối lượng công việc AI

Hệ thống AI có thể bị chậm lại khi dữ liệu di chuyển quá chậm từ bộ lưu trữ đến các đơn vị xử lý, làm gián đoạn toàn bộ quy trình đào tạo. Hệ thống 3FS đã được tích hợp liền mạch vào quy trình làm việc AI của DeepSeek để đảm bảo dữ liệu được phân phối với tốc độ cần thiết để giữ cho hàng nghìn GPU liên tục bận rộn. Sự tích hợp này không chỉ nâng cao hiệu quả đào tạo mà còn mở đường cho việc xử lý các tập dữ liệu ngày càng lớn một cách dễ dàng.

Cung cấp dữ liệu cho các mô hình AI hiện đại

3FS là xương sống của đường ống đào tạo AI của DeepSeek. Nó cung cấp dữ liệu hiệu quả cho hàng nghìn GPU chạy các mô hình phức tạp như mô hình ngôn ngữ lớn và hệ thống nhận dạng hình ảnh.

Truy cập dữ liệu liền mạch

• Nhóm dữ liệu hợp nhất : Các nút tính toán truy cập dữ liệu từ nhóm lưu trữ toàn cầu được quản lý bởi 3FS, đảm bảo rằng mọi GPU đều có thể truy cập dữ liệu đào tạo với tốc độ cao.
• Kiểm tra điểm và ghi nhật ký : 3FS cũng được sử dụng để lưu trữ các điểm kiểm tra và nhật ký mô hình, rất quan trọng để tiếp tục các tác vụ đào tạo chạy lâu mà không bị mất tiến trình.

Khả năng mở rộng cho các tập dữ liệu đang phát triển

Khi các mô hình và tập dữ liệu AI phát triển lớn hơn, 3FS mở rộng quy mô chỉ bằng cách thêm nhiều nút lưu trữ hơn. Điều này có nghĩa là bạn có thể xử lý hàng petabyte dữ liệu mà không cần thiết kế lại hệ thống, giúp hệ thống sẵn sàng cho thế hệ ứng dụng AI tiếp theo.

Giao diện chuyên biệt

DeepSeek thậm chí còn xây dựng một giao diện khóa-giá trị trên 3FS (thường được gọi là 3FS-KV), cho phép sử dụng hệ thống tệp cho các ứng dụng chuyên biệt như máy chủ tham số và bộ nhớ đệm suy luận. Điều này làm cho 3FS trở thành một công cụ đa năng trong hệ sinh thái AI.

HFReduce: Một công cụ tăng cường hiệu suất quan trọng

Giao tiếp chậm giữa các GPU có thể làm đình trệ toàn bộ quá trình đào tạo AI, làm suy yếu ngay cả phần cứng tiên tiến nhất. HFReduce là giải pháp sáng tạo của DeepSeek giúp tăng tốc tổng hợp dữ liệu trên các GPU bằng cách chồng chéo hiệu quả quá trình tính toán với giao tiếp. Bằng cách tăng đáng kể tốc độ trao đổi dữ liệu, HFReduce đảm bảo rằng mọi chu kỳ đào tạo được hoàn thành nhanh hơn và hiệu quả hơn.

Tăng tốc giao tiếp đa GPU

HFReduce là thuật toán giao tiếp tùy chỉnh của DeepSeek giúp tăng tốc quá trình tổng hợp dữ liệu (như độ dốc trong quá trình đào tạo) từ nhiều GPU.

Nó hoạt động như thế nào

• Giảm hai giai đoạn : HFReduce trước tiên kết hợp dữ liệu từ GPU trong cùng một nút (giảm trong nút) và sau đó tổng hợp dữ liệu trên các nút (giảm giữa các nút) bằng thuật toán cây nhị phân kép.
• Giảm tải CPU : Bằng cách giảm tải một số công việc cho CPU, HFReduce giảm thiểu gánh nặng cho GPU, cho phép chúng tập trung vào việc tính toán.

Lợi ích của HFReduce

• Tổng hợp dữ liệu nhanh hơn : HFReduce đạt tốc độ truyền dữ liệu hiệu quả cao hơn (lên tới 6,3–8,1 GB/giây) so với các phương pháp tiêu chuẩn như NCCL của NVIDIA, thường đạt 1,6–4,8 GB/giây.
• Được cải tiến với NVLink : Khi kết hợp với cầu nối NVLink, HFReduce có thể đẩy hiệu suất lên cao hơn nữa, đảm bảo GPU trao đổi dữ liệu với tốc độ kỷ lục.

Nền tảng HAI và khả năng phục hồi của hệ thống

Thời gian ngừng hoạt động của hệ thống và lỗi phần cứng có thể làm chệch hướng các công việc đào tạo AI kéo dài, khiến độ tin cậy trở thành mối quan tâm quan trọng. Nền tảng HAI được thiết kế để duy trì hiệu suất cao và khả năng phục hồi thông qua lịch trình thông minh, kiểm tra thường xuyên và các biện pháp chịu lỗi mạnh mẽ. Phương pháp này đảm bảo rằng ngay cả trong trường hợp có sự cố phần cứng, hệ thống vẫn tiếp tục chạy trơn tru và dữ liệu vẫn an toàn.

Lên lịch tác vụ nâng cao và quản lý cụm

Nền tảng HAI là hệ thống tất cả trong một của DeepSeek để quản lý khối lượng công việc AI. Nó lên lịch các tác vụ một cách năng động, đảm bảo mọi GPU đều được sử dụng hiệu quả trong khi giảm thiểu thời gian nhàn rỗi.

Các tính năng chính

• Lên lịch động : Hệ thống có thể tạm dừng, tiếp tục và phân công lại các tác vụ dựa trên nhu cầu thời gian thực, giúp duy trì hiệu suất chung của cụm ở mức cao.
• Kiểm tra điểm : Việc lưu trạng thái mô hình thường xuyên đảm bảo rằng trong trường hợp xảy ra lỗi phần cứng, quá trình đào tạo có thể nhanh chóng tiếp tục từ trạng thái đã lưu cuối cùng.

Khả năng chịu lỗi và phục hồi sau thảm họa

• Sao chép mạnh mẽ : 3FS lưu trữ nhiều bản sao dữ liệu trên nhiều nút khác nhau. Nếu một nút bị lỗi, dữ liệu vẫn có sẵn từ nút khác, đảm bảo không có công việc đào tạo nào bị bỏ lại.
• Tiện ích xác thực : Các công cụ này phát hiện sớm lỗi phần cứng và giúp định tuyến lại các tác vụ hoặc phân bổ lại tài nguyên mà không gây gián đoạn lớn.

Hợp tác nguồn mở

Bằng cách cung cấp mã nguồn mở cho Nền tảng HAI cùng với 3FS, DeepSeek mời cộng đồng toàn cầu đóng góp và cải thiện hệ thống. Cách tiếp cận mở này thúc đẩy sự hợp tác và đổi mới, giúp cơ sở hạ tầng AI tiên tiến có thể tiếp cận được với tất cả mọi người.

Hướng đi tương lai cho 3FS và Kiến trúc Fire-Flyer

Khi các mô hình AI tiếp tục phát triển, nhu cầu về các hệ thống lưu trữ nhanh hơn, có khả năng mở rộng hơn trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Các cải tiến trong tương lai cho 3FS và kiến ​​trúc Fire-Flyer rộng hơn tập trung vào việc áp dụng các kết nối thế hệ tiếp theo, cấu hình đa NIC và các tính năng phần mềm tiên tiến giúp đẩy hiệu suất lên cao hơn nữa. Những cải tiến này sẽ đảm bảo rằng công nghệ không chỉ đáp ứng được nhu cầu hiện tại mà còn dự đoán được những thách thức của các cải tiến AI trong tương lai.

Những cải tiến trên Horizon

DeepSeek đang hướng tới thế hệ tiếp theo của các hệ thống đào tạo AI. Những cải tiến trong tương lai cho 3FS và kiến ​​trúc Fire-Flyer tổng thể bao gồm:

• Nhiều NIC và kết nối nhanh hơn : Nâng cấp từ cấu hình PCIe tiêu chuẩn lên nhiều NIC và kết nối thế hệ tiếp theo như PCIe 5.0 hoặc Ethernet 400Gbps để đẩy thông lượng lên cao hơn nữa.
• Đổi mới phần mềm : Khám phá các kỹ thuật tiên tiến như mã hóa xóa để lưu trữ hiệu quả, chiến lược lưu trữ đệm thông minh hơn và truy xuất trước thích ứng dựa trên các mẫu đào tạo.
• Hỗ trợ khối lượng công việc AI thế hệ tiếp theo : Với các mô hình ngày càng lớn hơn (nghĩ đến hàng nghìn tỷ tham số), 3FS có thể phát triển để hỗ trợ hoán đổi trong bộ nhớ và truyền dữ liệu theo yêu cầu trực tiếp đến GPU, giúp giảm nhu cầu về bộ nhớ cục bộ lớn.
• Hiệu quả về năng lượng và chi phí : Những nỗ lực liên tục nhằm giảm mức sử dụng năng lượng và chi phí phần cứng sẽ giúp đào tạo AI trở nên bền vững và dễ tiếp cận hơn.

Chuẩn bị cho AI của ngày mai

Chiến lược hướng tới tương lai của DeepSeek nhằm đảm bảo rằng khi các mô hình và tập dữ liệu AI mở rộng, cơ sở hạ tầng cơ bản cũng theo kịp. Điều này có nghĩa là khả năng mở rộng linh hoạt hơn, khả năng chịu lỗi được cải thiện và tích hợp thông minh hơn với các công nghệ phần cứng đang phát triển—tất cả trong khi vẫn tiết kiệm chi phí và tiết kiệm năng lượng.

Hệ thống 3FS mang tính cách mạng của DeepSeek thiết lập các tiêu chuẩn mới trong lưu trữ nguồn mở để mang lại hiệu suất AI đột phá

Bản phát hành mã nguồn mở của hệ thống Fire-Flyer File (3FS) của DeepSeek đại diện cho một bước chuyển đổi trong cơ sở hạ tầng AI. Bằng cách giải quyết những thách thức quan trọng về khả năng truy cập và mở rộng dữ liệu, 3FS trao quyền cho các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp xây dựng môi trường đào tạo AI hiệu quả hơn, tiết kiệm chi phí hơn. Công nghệ mang tính cách mạng này đặt nền tảng cho tương lai, nơi AI hiệu suất cao có thể tiếp cận được với mọi người, thúc đẩy sự đổi mới trong các ngành.
Từ kiến ​​trúc phân tách sáng tạo và việc sử dụng NVMe SSD với RDMA cho đến điều chỉnh mạng thông minh và tích hợp với các công cụ bổ sung như HFReduce và HAI Platform, mọi khía cạnh của 3FS đều được thiết kế để loại bỏ tình trạng tắc nghẽn dữ liệu và tối đa hóa hiệu suất. So với các hệ thống cao cấp như NVIDIA's DGX-A100, Fire-Flyer mang lại hiệu suất tương đương với chi phí và mức tiêu thụ năng lượng chỉ bằng một phần nhỏ.
Khi bối cảnh AI tiếp tục phát triển—với các mô hình ngày càng lớn hơn và nhu cầu dữ liệu ngày càng phức tạp—các giải pháp như 3FS sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo lưu trữ theo kịp tốc độ tính toán. Cam kết của DeepSeek đối với mã nguồn mở có nghĩa là bất kỳ ai, từ những gã khổng lồ trong ngành đến các nhà nghiên cứu độc lập, giờ đây đều có thể tận dụng những cải tiến này để xây dựng thế hệ ứng dụng AI tiếp theo.
Trong thế giới mà dữ liệu là vua và tốc độ là yếu tố quan trọng, 3FS của DeepSeek chính là ngọn hải đăng của sự đổi mới và hợp tác, mở đường cho một tương lai mà các hệ thống đào tạo AI tiên tiến có thể tiếp cận được với tất cả mọi người.