DeepSeek要掀数据存储的“桌子”？
原创 一蓑烟雨 | 2025-02-28 21:34
【数据猿导读】 最近这几天，业界关注度最高的无疑是DeepSeek的几个开源项目，几乎每一个都会在该领域里带来一些惊喜。
最近这几天，业界关注度最高的无疑是DeepSeek的几个开源项目，几乎每一个都会在该领域里带来一些惊喜。
数据猿作为大数据领域的专业媒体，一直从数据层面来关注行业的进展。不得不说，在算法和算力层面很热闹，但相比之下，数据这个领域则要“冷清”很多。我们一直希望大模型的发展，能真是的带动大数据也腾飞一把。
所以，我们对DeepSeek最后一个开源项目尤为关注，因为这真的给数据领域带来了一个不小的惊喜。那这件事情到底会带来什么影响？
数据处理，成了整个“木桶”的短板
随着AI模型不断壮大，整个技术生态的痛点愈加显著。我们常常说，“大模型的训练就是一次彻底的折磨”——但真正的折磨，来自于数据处理，而非算力。今天，训练一个千亿甚至万亿参数的模大型，不仅需要海量数据，还需要在数据流动时极致的效率。
想象一下，你正在训练一个拥有数千亿参数的大模型，所需的训练数据可能多达数百TB，甚至更多。而这时，传统的分布式存储系统——如HDFS和NFS，已经完全无法跟上这种爆炸式增长的需求。它们就像老旧的高速公路，根本承载不住日益增多的车流。吞吐量太低、传输延迟太高，让数据流动几乎成了训练的“致命绊脚石”。
别看这些系统在小规模场景下还能应付，面对海量数据，它们的极限已经暴露。我们所期待的“加速”，往往在数据层的瓶颈面前，变成了空中楼阁。每一秒的延迟、每一次的数据访问堵塞，都直接影响着训练的速度和效果。想让一个超大规模模型训练迅速完成？你得先解开这道最难解的“数据瓶颈”。
推理阶段的“最后一公里”更致命！
可怕的并不只是训练阶段的数据延迟，推理阶段的延迟，才是致命的一击。很多人低估了推理时的“最后一公里”，认为只要模型训练好，推理就会顺利进行。错了！对于商业化应用来说，推理过程的延迟甚至比训练阶段更为关键。
以自动驾驶为例，1秒钟的推理延迟，足以让一辆车与另一辆车发生碰撞；而对于语音助手，1秒钟的迟钝反应，可能会直接影响到用户的使用体验，甚至让整个产品沦为“垃圾”。无论是在语音识别、图像处理，还是实时翻译等应用中，延迟是直接决定成败的命脉。
但现实是，现有的存储系统和数据传输架构，面对这些需求毫无能力应对。从存储设备到计算节点的每一次数据读写传输，都在不经意间增加延迟，让本应“瞬间响应”的推理任务成为了漫长的等待。而这些“无形的慢”恰恰让AI应用丧失了“瞬时反应”的本质。
想想那些闪烁在你眼前的AI应用——它们的每一秒钟，都在与死神赛跑。而数据流的迟滞，就是那颗随时可能爆发的“定时炸弹”。
如果我们说，数据存储和处理的低效性是AI进化中的“最大痛点”，那可绝不是危言耸听。AI行业的最大问题，不是缺少数据，也不是算力的不足，而是如何让这些海量数据以最快的速度流动。训练模型的每一秒钟延迟，推理请求的每一次拖延，都是整个AI应用无法迅速落地的核心障碍。
今天，每一个高端AI模型都在疯狂呼喊：“加速！”每一个推理请求都在期待：“快点返回结果！”然而，现实却依旧是——数据在原地打转，存储系统无能为力，数据传输的低效成了最致命的瓶颈。如果不解决这个问题，AI将永远停留在实验室阶段，永远无法突破到更广泛的商用应用。
但这条“路障”，究竟要怎样突破？
DeepSeek3FS，给我们送来了一个礼物
DeepSeek最新开源的3FS，作为一款开源分布式文件系统，主要解决了当前AI大模型训练和推理中的数据处理瓶颈问题。3FS通过利用现代硬件技术，特别是结合了固态硬盘（SSD）和远程直接内存访问（RDMA）技术，提供了比传统存储系统更高的吞吐量和更低的延迟，旨在提高AI大模型训练和推理的效率。
简而言之，3FS的核心目标是将数据访问提升到一个新的层次，通过大规模的并行存储架构与高效的网络协议，解决当前数据存储系统的性能瓶颈，确保在大规模数据集上能够快速高效地读取和写入。
性能是王道！不吹不擂，直接看看数据。
对于一款面向大规模数据处理的系统来说，性能是评价其价值的关键。3FS的性能表现非常突出，以下是其核心亮点：
1.6.6TiB/s的吞吐量
在实际应用中，3FS的性能表现堪称惊艳：
在180节点集群上，3FS实现了6.6TiB/s的聚合读取吞吐量，这一数据意味着你可以在不到一分钟的时间内处理近7TB的数据。
180节点集群上，3FS进行读取压力测试的吞吐量
在25节点的集群中，经过GraySort基准测试，3FS的吞吐量高达3.66TiB/min，远超传统存储系统的速度。
在KVCache查找时，3FS能够提供每个客户端节点40+GiB/s的峰值吞吐量，远超大多数现有数据处理平台的表现。
2.利用RDMA和SSD提高数据传输效率
远程直接内存访问（RDMA）技术的应用，是3FS性能提升的一个重要因素。RDMA能够让计算节点和存储节点之间进行直接的内存访问，从而消除了传统网络协议带来的延迟。这一技术使得存储和计算能够无缝连接，避免了常规网络通信中的瓶颈。此外，3FS结合了SSD存储的高速读写能力，进一步提高了数据访问的速度。
与传统网络协议相比，RDMA的低延迟特性能够在大规模并发访问时保持较高的传输速度，有效减小延迟，使得大规模并行计算任务能够更加高效地进行。
3.强一致性保证，简化开发
在分布式系统中，一致性问题常常是开发者面临的一大挑战。3FS通过实现强一致性语义，采用了链式复制（CRAQ）技术，确保了数据的一致性和高可用性。这一设计使得在高并发的环境下，开发者不需要过多担心数据同步和一致性问题，简化了开发难度。
强一致性的实现不仅保证了数据的准确性，也提高了系统的可靠性，对于AI模型训练和推理来说，能够有效避免由于数据不一致导致的错误和不稳定情况。
4.彻底的开源，重新拉平了起跑线
DeepSeek的3FS开源不仅仅是技术分享，它为全球开发者提供了一个全新的机会。3FS的开源意味着，无论是大公司还是小团队，都可以平等地使用这一革命性技术，推动AI应用的创新和发展。这种开放的态度无疑加速了整个AI行业的技术进步，也推动了AI商业化进程的加速。
通过开源，DeepSeek让这个强大的数据处理工具成为了AI社区的公共资产，让所有的开发者都能借助这一技术突破，实现更高效、更精准的AI应用。这也意味着，竞争不再只是资金和资源的比拼，更多的是技术的较量，谁能在数据处理上领先，谁就能在未来的AI战局中占据主导地位。
这么强的数据处理性能，意味着什么？
既然DeepSeek的3FS文件系统，大幅度提升了数据处理性能，那这会带来哪些改变呢？具体来看，可以从这几个角度来分析：
数据存储：谁能快，谁就能赢！
在AI的世界里，速度决定一切。而这份速度的“秘密武器”便是数据的处理能力。谁能让数据飞得更快，谁就能在这场技术竞赛中脱颖而出。DeepSeek的3FS文件系统，如同一辆极速跑车，突破了传统存储的桎梏，为AI的大规模应用打开了全新的可能性。想象一下，未来的医疗、金融、自动驾驶等行业，将依托3FS的超高速数据流畅性，实现一个前所未有的效率革命，真正实现AI的“即插即用”。
3FS的开源，意味着全球开发者将能够直接接入这一技术。你不再需要为数据延迟、存储瓶颈烦恼——所有的AI应用，从算法训练到推理执行，都可以以“秒级响应”的速度流畅运行。无论是临床诊断的实时反馈，还是自动驾驶的即时反应，3FS都能够为它们提供充足的动力。AI不再是理论上的“未来”，它已经步入了“实用”的阶段，而3FS无疑是这一进程的加速器。
大模型的规模化商用，开始提速了？
AI的商用化进程，一直被两大问题所困扰：高昂的计算成本和低效的数据处理能力。3FS通过极致的数据吞吐量和低延迟响应，解决了这一痛点。无论是智能助手、语音识别，还是自动驾驶，这些技术的商用落地都离不开高效的数据流转。
从这个角度看，3FS不再是简单的工具，它已经成为AI商用化的加速器。它帮助AI在短时间内完成训练、推理，降低了实时应用的响应延迟，为行业带来了前所未有的效率。未来的AI将不再是一些高大上的“实验室概念”，它会迅速走进我们的生活，带来更智能的城市、交通、医疗等服务。而3FS，则是这一切的技术保障之一。
云厂商需要注意了。
云计算平台的竞争，长期以来侧重于计算能力和存储容量的比拼。然而，真正的差异化竞争，未来将集中在存储和数据处理的效率上。3FS的出现，改变了这一格局。通过极高的吞吐量和超低延迟，3FS可能让云服务商的存储架构面临挑战——如果不能提供足够快的数据处理能力，云平台就很难在未来的AI竞争中占有一席之地。
想一想，谁能在未来的云计算市场中占据优势？不仅仅要存储容量更大、计算能力更强，还要为客户提供超高数据吞吐量和零延迟服务的“数据管道”。这意味着，未来的云平台，存储能力和数据处理速度将成为竞争的核心，甚至是决定胜负的关键。
数据存储厂商应该如何应对？
随着AI技术日益壮大，尤其是大模型的崛起，数据存储成为决定未来AI应用能否商业化的关键环节。DeepSeek的3FS系统通过打破传统存储瓶颈，展示了超高吞吐量和低延迟在数据处理中的革命性作用。这一技术突破不仅代表了存储领域的一次重大创新，也意味着存储厂商正站在了一个新的战略交汇点。
对于数据存储厂商，无论是软件厂商还是硬件厂商，3FS的开源无疑是一个强烈的信号，标志着未来存储技术的核心竞争力不再是单纯的存储容量，而是数据传输的速度、吞吐量与低延迟。如何快速响应AI时代的需求，已经不再是一个选择，而是生死存亡的关键。
>软件存储厂商：角色需要从“存储容器”向“数据高速公路”转变
对于软件厂商来说，这意味着需要从根本上重新设计存储架构，从“存储容器”向“数据高速公路”转变。传统的存储系统，尤其是像HDFS这样的架构，已经无法满足大规模AI训练和推理对数据处理的需求。现有的系统无法实现与现代硬件设备，尤其是SSD和RDMA技术的深度整合，导致吞吐量、延迟等性能瓶颈的长期存在。要想在这个变革中脱颖而出，软件厂商必须在高吞吐量、低延迟以及强一致性方面进行持续的技术突破，打造能够支持AI大规模训练和推理的下一代存储系统。
但这不仅仅是技术上的突破，更是对存储理念的颠覆。在AI时代，存储系统不再只是被动的“数据保管员”，它必须成为一个高效的数据处理引擎，能够实现几乎实时的数据读取和写入。存储厂商需要认识到，传统的存储架构和方法已逐渐显得力不从心，只有真正解决了数据处理瓶颈，才能让AI的“计算力”在全球范围内真正得到释放。
>硬件厂商：从“硬盘堆砌”到“系统协同”
对于硬件厂商而言，3FS展现的并非只是一个“存储需求”的挑战，而是一个硬件与软件深度协同的时代。传统硬盘厂商长期依赖的存储系统优化，已无法适应AI时代对吞吐量和低延迟的严苛要求。SSD和RDMA的结合是硬件领域的一次技术探索，但硬件厂商需要在网络架构、存储介质以及计算节点之间实现更加无缝的协同。
这意味着，硬件厂商必须将焦点从单纯提升存储介质的容量和速度，转向优化硬件与存储系统之间的协同工作，实现从存储设备到计算节点的全面加速。只有这样，才能迎接AI大模型所带来的海量数据吞吐需求，打造出未来的“数据高速公路”。
而且，硬件厂商应当预见到，AI的应用场景将推动更为定制化的硬件解决方案需求。大规模数据中心、超算平台以及高性能计算应用，将要求硬件能够在同一平台上处理数十甚至上百TB的数据，而这些数据需要被极速处理和存取。硬件厂商如果能够从“应用场景”出发，设计出针对性强的硬件解决方案，就能在竞争激烈的市场中占得先机。比如，为了应对AI训练和推理过程中极大的并行数据访问需求，硬件厂商可以设计出支持高带宽、低延迟的网络硬件，在计算和存储之间实现更高效的“高速通道”。
对于云计算平台而言，存储能力将成为未来竞争的决定性因素。传统云平台的存储架构已逐渐暴露出其瓶颈，如何在处理大规模AI训练数据时提供高吞吐量和低延迟的存储能力，已经成为平台服务商无法忽视的关键问题。未来，谁能将数据处理能力做到极致，谁就能抢占AI应用的先机。因此，存储厂商若能顺应这一趋势，早早在产品设计中就与云计算平台深度合作，进行技术整合，必定能够在激烈的市场竞争中占据有利位置。
诚然，3FS让我们看到了数据存储和处理的巨大潜力，但要真正使其成为AI商业化的“杀手锏”，仍然面临着巨大的挑战。大规模数据的存储、流动和处理将不仅仅是技术的较量，还将成为云平台、硬件厂商乃至AI开发者之间的竞争焦点。谁能够更高效地处理和存储数据，谁就能在未来的AI产业中占得先机，获得更多的市场份额。
总之，3FS无疑是AI产业中的一次重大技术突破，但它能否持续推动AI行业走向成熟，能否成为商用化落地的“催化剂”，依然需要我们用更长远的视角来观察。未来的AI产业，将是技术与商业双重驱动的市场，而数据处理和存储技术，势必将在这个过程中发挥着越来越重要的作用。
来源：数据猿
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