DeepSeek 开源周第五天：Fire-Flyer 文件系统 (3FS) 与 Smallpond 数据处理框架：Fire-Flyer 文件系统 (3FS) 是一种高性能分布式文件系统，适用于 AI 训练和推理工作负载，提供 6.6 TiB/s 的总读取吞吐量和强一致性语义。Smallpond 是基于 DuckDB 和 3FS 构建的轻量级数据处理框架，支持 PB 级数据集处理。本文将详细介绍这两项技术的功能、优势及应用场景。
什么是 Fire-Flyer 文件系统 (3FS)？
Fire-Flyer 文件系统 (3FS) 是一种高性能分布式文件系统，旨在应对 AI 训练和推理工作负载的挑战。它利用现代 SSD 和 RDMA 网络提供共享存储层，简化分布式应用程序的开发。
主要功能与优势
高性能与可用性：
- 分解式架构：结合数千个 SSD 的吞吐量和数百个存储节点的网络带宽，实现高效的存储资源访问。
- 强一致性：通过链式复制和分配查询 (CRAQ) 实现强一致性，简化应用程序开发。
- 文件接口：开发由事务键值存储支持的无状态元数据服务，无需学习新的存储 API。
多样化的工作负载支持：
- 数据准备：有效管理大规模数据分析管道的输出。
- 数据加载器：支持跨计算节点随机访问训练样本，消除预取或混洗数据集的需要。
- 检查点支持：为大规模训练提供高吞吐量并行检查点。
- KVCache 查询：为推理提供高吞吐量和更大容量的 DRAM 缓存替代方案。
性能表现
- 总读取吞吐量：在 180 节点集群中达到 6.6 TiB/s。
- GraySort 基准测试：在 25 节点集群中达到 3.66 TiB/min。
- KVCache 查找吞吐量：每个客户端节点峰值吞吐量超过 40 GiB/s。
什么是 Smallpond？
Smallpond 是基于 DuckDB 和 3FS 构建的轻量级数据处理框架，支持高性能数据处理和 PB 级数据集的处理。
主要特性
- 高性能数据处理：由 DuckDB 提供支持。
- 扩展性：可扩展以处理 PB 级数据集。
- 操作简单：无需长时间运行服务，适合快速数据处理任务。
应用场景
- AI 训练与推理：3FS 支持大规模训练数据预处理、数据集加载、检查点保存/重新加载及嵌入向量搜索。
- 数据处理与分析：Smallpond 适用于高性能数据处理和大规模数据分析。
开源项目与安装文档
- 3FS：GitHub 项目地址
- Smallpond：GitHub 项目地址
写在最后：
Fire-Flyer 文件系统 (3FS) 和 Smallpond 数据处理框架为 AI 训练、推理及大规模数据处理提供了高效、灵活的解决方案。通过优化存储和计算资源，这两项技术显著提升了系统性能和开发效率。
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