文章摘要
【关 键 词】 AI训练、存储优化、开源技术、高性能存储、分布式系统
DeepSeek推出的Fire-Flyer File System（3FS）是一套基于现代SSD与RDMA网络设计的并行文件系统，专为优化AI训练和推理工作负载而开发。该系统以高吞吐、低延迟和强一致性为核心设计理念，旨在为分布式应用提供简化的共享存储层。3FS覆盖了数据准备、数据加载、检查点管理及推理阶段的KVCache缓存等关键环节，显著提升了模型训练与推理的效率与稳定性。
在架构设计上，3FS采用分离式架构，整合数千块SSD与数百个存储节点的网络带宽，实现了无需考虑数据局部性的大规模并行存储访问。通过链复制与分配式查询（CRAQ）机制，系统保证了强一致性，降低了上层应用的开发难度。同时，基于成熟的元数据服务与事务型键值存储，3FS提供了通用的文件接口，无需额外学习新协议。
性能测试显示，在由180个存储节点组成的集群中，3FS的整体读取吞吐量达到约6.6 TiB/s，并在实际业务场景中展现了国内领先的集群性能。其GraySort基准测试以3.66 TiB/分钟的吞吐量完成110.5 TiB数据的排序任务。推理场景下，单个客户端节点的峰值访问速度超过40 GiB/s，同时支持高效的垃圾回收操作。
与DDN、WEKA等商业解决方案相比，3FS填补了开源市场在高性能并行文件系统领域的空白。专家指出，3FS的高性能表现、全流程优化及KVCache访问协议，为AI推理场景提供了更具性价比的解决方案，推动了存储系统在推理场景的落地。匿名存储技术专家强调，系统在Infiniband网络大规模集群组网中解决了拥塞问题，单节点读带宽达到40 GB/s，与国际一线产品性能相当。
然而，3FS的高使用与运维门槛也需引起注意，其专有设计对基础设施和人才储备要求较高。JuiceFS专家苏锐指出，分布式文件系统在处理AI业务的海量非结构化数据时具有关键作用，3FS的高性能设计尤其适合LLM的IO密集型任务，如数据清洗与预训练。
综上，3FS通过技术创新与开源策略，为AI基础设施提供了重要支持，同时为存储厂商与模型开发者开辟了新的优化路径。其实际性能与场景化适配能力，进一步验证了高性能文件系统在大模型训练与推理中的不可或缺性。
原文和模型
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【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 deepseek-r1
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