DeepSeek 开源周第五天：3FS 和 Smallpond 的高性能数据处理 每秒6.6TiB的AI存储革命！

在 DeepSeek 开源周的第五天，我们深入了解了 Fire-Flyer 文件系统（3FS）和 Smallpond，这两个项目在 AI 训练和推理工作负载中展现了卓越的性能和可用性。3FS 是一种高性能分布式文件系统，利用现代 SSD 和 RDMA 网络提供共享存储层，简化了分布式应用程序的开发。Smallpond 则是一个基于 DuckDB 和 3FS 构建的轻量级数据处理框架，适用于处理 PB 级数据集。
当分布式存储系统遇上AI训练需求会产生什么化学反应？DeepSeek最新开源的3FS文件系统给出了惊艳答案。这款基于现代SSD与RDMA网络构建的高性能分布式存储方案，不仅以180节点集群达到6.6TB/s总读取吞吐量突破行业瓶颈，更创新采用解耦架构实现强一致性语义，从数据预处理、检查点保存到推理阶段的KVCache查询，完整覆盖AI全流程存储需求。配合基于DuckDB的小池塘数据处理框架，开发者现在可以轻松搭建支持PB级数据处理的生产级AI基础设施。

当分布式存储系统遇上AI训练需求会产生什么化学反应？DeepSeek最新开源的3FS文件系统给出了惊艳答案。这款基于现代SSD与RDMA网络构建的高性能分布式存储方案，不仅以180节点集群达到6.6TB/s总读取吞吐量突破行业瓶颈，更创新采用解耦架构实现强一致性语义，从数据预处理、检查点保存到推理阶段的KVCache查询，完整覆盖AI全流程存储需求。配合基于DuckDB的小池塘数据处理框架，开发者现在可以轻松搭建支持PB级数据处理的生产级AI基础设施。

深度解析3FS四大技术亮点

革命性性能指标

在25节点灰度排序测试中达成3.66TB/min吞吐量，单客户端节点KVCache查询峰值超40GB/s，性能指标碾压传统分布式存储方案。这种突破源于对现代硬件特性的极致利用，通过SSD的并行IO能力和RDMA网络优势达成存储网络协同优化。

解耦架构设计

独创的分解式架构将数千SSD吞吐与百级存储节点深度融合，结合FoundationDB支持的无状态元数据服务，在保持POSIX文件接口兼容性的同时实现跨节点资源池化。这种设计使计算节点可以透明访问统一的存储资源池。

强一致性保障

基于链式复制算法(CRAQ)实现的强一致性模型，从根本上解决分布式系统数据一致性问题。开发者无需在应用层编写复杂容错逻辑，即可获得稳定的存储访问体验。

全场景AI支持

从训练数据预处理、分布式加载到检查点持久化，3FS提供一整套优化存储方案：通过分层目录智能管理中间数据、支持大规模并行检查点写入、提供比DRAM更经济的KV缓存方案，覆盖AI开发全生命周期。

SmallPond：3FS的黄金搭档

基于DuckDB打造的小池塘框架让PB级数据处理变得简单：
✔️ 零服务依赖的即席查询能力
✔️ 跨节点数据随机访问消除预取成本
✔️ 与3FS原生集成实现存储优化
想快速体验现代数据处理架构？立即访问SmallPond项目仓库获取安装指南。

现在部署3FS，可享受以下核心功能：
– 自动化数据管道构建
– 弹性扩展的存储集群
– 面向AI工作负载的特别优化
访问GitHub官方仓库获取完整文档和部署建议。