文｜數據猿

最近這幾天，業界關注度最高的無疑是DeepSeek的幾個開源項目，幾乎每一個都會在該領域裏帶來一些驚喜。

數據猿作爲大數據領域的專業媒體，一直從數據層面來關注行業的進展。不得不說，在算法和算力層面很熱鬧，但相比之下，數據這個領域則要“冷清”很多。我們一直希望大模型的發展，能真是的帶動大數據也騰飛一把。

所以，我們對DeepSeek最後一個開源項目尤爲關注，因爲這真的給數據領域帶來了一個不小的驚喜。那這件事情到底會帶來什麼影響？

數據處理，成了整個“木桶”的短板

隨着AI模型不斷壯大，整個技術生態的痛點愈加顯著。我們常常說，“大模型的訓練就是一次徹底的折磨”——但真正的折磨，來自於數據處理，而非算力。今天，訓練一個千億甚至萬億參數的模大型，不僅需要海量數據，還需要在數據流動時極致的效率。

想象一下，你正在訓練一個擁有數千億參數的大模型，所需的訓練數據可能多達數百TB，甚至更多。而這時，傳統的分佈式存儲系統——如HDFS和NFS，已經完全無法跟上這種爆炸式增長的需求。它們就像老舊的高速公路，根本承載不住日益增多的車流。吞吐量太低、傳輸延遲太高，讓數據流動幾乎成了訓練的“致命絆腳石”。

別看這些系統在小規模場景下還能應付，面對海量數據，它們的極限已經暴露。我們所期待的“加速”，往往在數據層的瓶頸面前，變成了空中樓閣。每一秒的延遲、每一次的數據訪問堵塞，都直接影響着訓練的速度和效果。想讓一個超大規模模型訓練迅速完成？你得先解開這道最難解的“數據瓶頸”。

推理階段的“最後一公里”更致命！

可怕的並不只是訓練階段的數據延遲，推理階段的延遲，纔是致命的一擊。很多人低估了推理時的“最後一公里”，認爲只要模型訓練好，推理就會順利進行。錯了！對於商業化應用來說，推理過程的延遲甚至比訓練階段更爲關鍵。

以自動駕駛爲例，1秒鐘的推理延遲，足以讓一輛車與另一輛車發生碰撞；而對於語音助手，1秒鐘的遲鈍反應，可能會直接影響到用戶的使用體驗，甚至讓整個產品淪爲“垃圾”。無論是在語音識別、圖像處理，還是實時翻譯等應用中，延遲是直接決定成敗的命脈。

但現實是，現有的存儲系統和數據傳輸架構，面對這些需求毫無能力應對。從存儲設備到計算節點的每一次數據讀寫傳輸，都在不經意間增加延遲，讓本應“瞬間響應”的推理任務成爲了漫長的等待。而這些“無形的慢”恰恰讓AI應用喪失了“瞬時反應”的本質。

想想那些閃爍在你眼前的AI應用——它們的每一秒鐘，都在與死神賽跑。而數據流的遲滯，就是那顆隨時可能爆發的“定時炸彈”。

如果我們說，數據存儲和處理的低效性是AI進化中的“最大痛點”，那可絕不是危言聳聽。AI行業的最大問題，不是缺少數據，也不是算力的不足，而是如何讓這些海量數據以最快的速度流動。訓練模型的每一秒鐘延遲，推理請求的每一次拖延，都是整個AI應用無法迅速落地的核心障礙。

今天，每一個高端AI模型都在瘋狂呼喊：“加速！”每一個推理請求都在期待：“快點返回結果！”然而，現實卻依舊是——數據在原地打轉，存儲系統無能爲力，數據傳輸的低效成了最致命的瓶頸。如果不解決這個問題，AI將永遠停留在實驗室階段，永遠無法突破到更廣泛的商用應用。

但這條“路障”，究竟要怎樣突破？

DeepSeek3FS，給我們送來了一個禮物

DeepSeek最新開源的3FS，作爲一款開源分佈式文件系統，主要解決了當前AI大模型訓練和推理中的數據處理瓶頸問題。3FS通過利用現代硬件技術，特別是結合了固態硬盤（SSD）和遠程直接內存訪問（RDMA）技術，提供了比傳統存儲系統更高的吞吐量和更低的延遲，旨在提高AI大模型訓練和推理的效率。

簡而言之，3FS的核心目標是將數據訪問提升到一個新的層次，通過大規模的並行存儲架構與高效的網絡協議，解決當前數據存儲系統的性能瓶頸，確保在大規模數據集上能夠快速高效地讀取和寫入。

性能是王道！不吹不擂，直接看看數據。

對於一款面向大規模數據處理的系統來說，性能是評價其價值的關鍵。3FS的性能表現非常突出，以下是其核心亮點：

1.6.6TiB/s的吞吐量

在實際應用中，3FS的性能表現堪稱驚豔：

在180節點集羣上，3FS實現了6.6TiB/s的聚合讀取吞吐量，這一數據意味着你可以在不到一分鐘的時間內處理近7TB的數據。

180節點集羣上，3FS進行讀取壓力測試的吞吐量

在25節點的集羣中，經過GraySort基準測試，3FS的吞吐量高達3.66TiB/min，遠超傳統存儲系統的速度。

在KVCache查找時，3FS能夠提供每個客戶端節點40+GiB/s的峯值吞吐量，遠超大多數現有數據處理平臺的表現。

2.利用RDMA和SSD提高數據傳輸效率

遠程直接內存訪問（RDMA）技術的應用，是3FS性能提升的一個重要因素。RDMA能夠讓計算節點和存儲節點之間進行直接的內存訪問，從而消除了傳統網絡協議帶來的延遲。這一技術使得存儲和計算能夠無縫連接，避免了常規網絡通信中的瓶頸。此外，3FS結合了SSD存儲的高速讀寫能力，進一步提高了數據訪問的速度。

與傳統網絡協議相比，RDMA的低延遲特性能夠在大規模併發訪問時保持較高的傳輸速度，有效減小延遲，使得大規模並行計算任務能夠更加高效地進行。

3.強一致性保證，簡化開發

在分佈式系統中，一致性問題常常是開發者面臨的一大挑戰。3FS通過實現強一致性語義，採用了鏈式複製（CRAQ）技術，確保了數據的一致性和高可用性。這一設計使得在高併發的環境下，開發者不需要過多擔心數據同步和一致性問題，簡化了開發難度。

強一致性的實現不僅保證了數據的準確性，也提高了系統的可靠性，對於AI模型訓練和推理來說，能夠有效避免由於數據不一致導致的錯誤和不穩定情況。

4.徹底的開源，重新拉平了起跑線

DeepSeek的3FS開源不僅僅是技術分享，它爲全球開發者提供了一個全新的機會。3FS的開源意味着，無論是大公司還是小團隊，都可以平等地使用這一革命性技術，推動AI應用的創新和發展。這種開放的態度無疑加速了整個AI行業的技術進步，也推動了AI商業化進程的加速。

通過開源，DeepSeek讓這個強大的數據處理工具成爲了AI社區的公共資產，讓所有的開發者都能借助這一技術突破，實現更高效、更精準的AI應用。這也意味着，競爭不再只是資金和資源的比拼，更多的是技術的較量，誰能在數據處理上領先，誰就能在未來的AI戰局中佔據主導地位。

這麼強的數據處理性能，意味着什麼？

既然DeepSeek的3FS文件系統，大幅度提升了數據處理性能，那這會帶來哪些改變呢？具體來看，可以從這幾個角度來分析：

數據存儲：誰能快，誰就能贏！

在AI的世界裏，速度決定一切。而這份速度的“祕密武器”便是數據的處理能力。誰能讓數據飛得更快，誰就能在這場技術競賽中脫穎而出。DeepSeek的3FS文件系統，如同一輛極速跑車，突破了傳統存儲的桎梏，爲AI的大規模應用打開了全新的可能性。想象一下，未來的醫療、金融、自動駕駛等行業，將依託3FS的超高速數據流暢性，實現一個前所未有的效率革命，真正實現AI的“即插即用”。

3FS的開源，意味着全球開發者將能夠直接接入這一技術。你不再需要爲數據延遲、存儲瓶頸煩惱——所有的AI應用，從算法訓練到推理執行，都可以以“秒級響應”的速度流暢運行。無論是臨牀診斷的實時反饋，還是自動駕駛的即時反應，3FS都能夠爲它們提供充足的動力。AI不再是理論上的“未來”，它已經步入了“實用”的階段，而3FS無疑是這一進程的加速器。

大模型的規模化商用，開始提速了？

AI的商用化進程，一直被兩大問題所困擾：高昂的計算成本和低效的數據處理能力。3FS通過極致的數據吞吐量和低延遲響應，解決了這一痛點。無論是智能助手、語音識別，還是自動駕駛，這些技術的商用落地都離不開高效的數據流轉。

從這個角度看，3FS不再是簡單的工具，它已經成爲AI商用化的加速器。它幫助AI在短時間內完成訓練、推理，降低了實時應用的響應延遲，爲行業帶來了前所未有的效率。未來的AI將不再是一些高大上的“實驗室概念”，它會迅速走進我們的生活，帶來更智能的城市、交通、醫療等服務。而3FS，則是這一切的技術保障之一。

雲廠商需要注意了。

雲計算平臺的競爭，長期以來側重於計算能力和存儲容量的比拼。然而，真正的差異化競爭，未來將集中在存儲和數據處理的效率上。3FS的出現，改變了這一格局。通過極高的吞吐量和超低延遲，3FS可能讓雲服務商的存儲架構面臨挑戰——如果不能提供足夠快的數據處理能力，雲平臺就很難在未來的AI競爭中佔有一席之地。

想一想，誰能在未來的雲計算市場中佔據優勢？不僅僅要存儲容量更大、計算能力更強，還要爲客戶提供超高數據吞吐量和零延遲服務的“數據管道”。這意味着，未來的雲平臺，存儲能力和數據處理速度將成爲競爭的核心，甚至是決定勝負的關鍵。

數據存儲廠商應該如何應對？

隨着AI技術日益壯大，尤其是大模型的崛起，數據存儲成爲決定未來AI應用能否商業化的關鍵環節。DeepSeek的3FS系統通過打破傳統存儲瓶頸，展示了超高吞吐量和低延遲在數據處理中的革命性作用。這一技術突破不僅代表了存儲領域的一次重大創新，也意味着存儲廠商正站在了一個新的戰略交匯點。

對於數據存儲廠商，無論是軟件廠商還是硬件廠商，3FS的開源無疑是一個強烈的信號，標誌着未來存儲技術的核心競爭力不再是單純的存儲容量，而是數據傳輸的速度、吞吐量與低延遲。如何快速響應AI時代的需求，已經不再是一個選擇，而是生死存亡的關鍵。

>軟件存儲廠商：角色需要從“存儲容器”向“數據高速公路”轉變

對於軟件廠商來說，這意味着需要從根本上重新設計存儲架構，從“存儲容器”向“數據高速公路”轉變。傳統的存儲系統，尤其是像HDFS這樣的架構，已經無法滿足大規模AI訓練和推理對數據處理的需求。現有的系統無法實現與現代硬件設備，尤其是SSD和RDMA技術的深度整合，導致吞吐量、延遲等性能瓶頸的長期存在。要想在這個變革中脫穎而出，軟件廠商必須在高吞吐量、低延遲以及強一致性方面進行持續的技術突破，打造能夠支持AI大規模訓練和推理的下一代存儲系統。

但這不僅僅是技術上的突破，更是對存儲理念的顛覆。在AI時代，存儲系統不再只是被動的“數據保管員”，它必須成爲一個高效的數據處理引擎，能夠實現幾乎實時的數據讀取和寫入。存儲廠商需要認識到，傳統的存儲架構和方法已逐漸顯得力不從心，只有真正解決了數據處理瓶頸，才能讓AI的“計算力”在全球範圍內真正得到釋放。

>硬件廠商：從“硬盤堆砌”到“系統協同”

對於硬件廠商而言，3FS展現的並非只是一個“存儲需求”的挑戰，而是一個硬件與軟件深度協同的時代。傳統硬盤廠商長期依賴的存儲系統優化，已無法適應AI時代對吞吐量和低延遲的嚴苛要求。SSD和RDMA的結合是硬件領域的一次技術探索，但硬件廠商需要在網絡架構、存儲介質以及計算節點之間實現更加無縫的協同。

這意味着，硬件廠商必須將焦點從單純提升存儲介質的容量和速度，轉向優化硬件與存儲系統之間的協同工作，實現從存儲設備到計算節點的全面加速。只有這樣，才能迎接AI大模型所帶來的海量數據吞吐需求，打造出未來的“數據高速公路”。

而且，硬件廠商應當預見到，AI的應用場景將推動更爲定製化的硬件解決方案需求。大規模數據中心、超算平臺以及高性能計算應用，將要求硬件能夠在同一平臺上處理數十甚至上百TB的數據，而這些數據需要被極速處理和存取。硬件廠商如果能夠從“應用場景”出發，設計出針對性強的硬件解決方案，就能在競爭激烈的市場中佔得先機。比如，爲了應對AI訓練和推理過程中極大的並行數據訪問需求，硬件廠商可以設計出支持高帶寬、低延遲的網絡硬件，在計算和存儲之間實現更高效的“高速通道”。

對於雲計算平臺而言，存儲能力將成爲未來競爭的決定性因素。傳統雲平臺的存儲架構已逐漸暴露出其瓶頸，如何在處理大規模AI訓練數據時提供高吞吐量和低延遲的存儲能力，已經成爲平臺服務商無法忽視的關鍵問題。未來，誰能將數據處理能力做到極致，誰就能搶佔AI應用的先機。因此，存儲廠商若能順應這一趨勢，早早在產品設計中就與雲計算平臺深度合作，進行技術整合，必定能夠在激烈的市場競爭中佔據有利位置。

誠然，3FS讓我們看到了數據存儲和處理的巨大潛力，但要真正使其成爲AI商業化的“殺手鐧”，仍然面臨着巨大的挑戰。大規模數據的存儲、流動和處理將不僅僅是技術的較量，還將成爲雲平臺、硬件廠商乃至AI開發者之間的競爭焦點。誰能夠更高效地處理和存儲數據，誰就能在未來的AI產業中佔得先機，獲得更多的市場份額。

總之，3FS無疑是AI產業中的一次重大技術突破，但它能否持續推動AI行業走向成熟，能否成爲商用化落地的“催化劑”，依然需要我們用更長遠的視角來觀察。未來的AI產業，將是技術與商業雙重驅動的市場，而數據處理和存儲技術，勢必將在這個過程中發揮着越來越重要的作用。