3FS
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3FS
簡介 :
3FS是一個專為AI訓練和推理工作負載設計的高性能分佈式文件系統。它利用現代SSD和RDMA網絡,提供共享存儲層,簡化分佈式應用開發。其核心優勢在於高性能、強一致性和對多種工作負載的支持,能夠顯著提升AI開發和部署的效率。該系統適用於大規模AI項目,尤其在數據準備、訓練和推理階段表現出色。
需求人群 :
3FS適合需要高性能存儲解決方案的AI開發者和研究團隊,尤其是那些處理大規模數據集和複雜模型訓練的用戶。它能夠顯著提升數據處理效率,降低開發和部署成本。
總訪問量: 492.1M
佔比最多地區: US(19.34%)
本站瀏覽量 : 48.3K
使用場景
在大規模AI訓練中,3FS用於存儲和快速訪問訓練數據,顯著提升訓練速度。
在推理階段,3FS的KVCache功能為LLM推理提供高效的緩存支持,減少計算開銷。
3FS用於數據準備階段,高效管理數據管道的中間輸出,優化數據處理流程。
產品特色
高性能:結合數千個SSD的吞吐量和數百個存儲節點的網絡帶寬,支持大規模並行訪問。
強一致性:採用CRAQ協議,確保數據強一致性,簡化應用開發。
多種工作負載支持:適用於數據準備、訓練樣本加載、檢查點保存和推理緩存等場景。
易於使用:提供標準文件接口,無需學習新存儲API。
高擴展性:支持大規模集群部署,滿足不同規模的AI項目需求。
使用教程
1. 從GitHub克隆3FS倉庫:`git clone https://github.com/deepseek-ai/3fs`。
2. 初始化子模塊:`cd 3fs && git submodule update --init --recursive`。
3. 安裝依賴,如CMake、libuv、liblz4等(具體依賴見文檔)。
4. 構建3FS:`cmake -S . -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=RelWithDebInfo`,然後運行`cmake --build build`。
5. 部署測試集群,按照部署指南配置存儲節點和客戶端。
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