O desenvolvimento do transplante está incluído em um período em que os volumes de dados e os processos crescentes crescem a uma velocidade impressionante. O treinamento dos serviços de IA e medição não deseja apenas a maior energia, mas também uma solução de armazenamento que pode lidar com o acesso a dados grandes, o mesmo acesso. Os sistemas de arquivos tradicionais geralmente estão caindo quando enfrentam alto acesso a dados, o que pode resultar em performance ebetyctions para reduzir os ciclos de treinamento e aumentar a latência durante a adoção. Nos distritos, onde milhares de computadores podem precisar acessar dados ao mesmo tempo, é melhor ter um último sistema que forneça outro acesso baixo e incapacidade confiável. Isso é muito importante para os tubos de AI atuais que tratam grandes informações e atividades de dados reais.
A AI Deepseek lançou um sistema de arquivos Frime-Flyer, um sistema de arquivos distribuído é construído diretamente para atender aos requisitos de treinamento de IA e recursos de trabalho de recursos. Projetados pelas modernas redes SSDs e RDMA em mente, o 3FS fornece uma camada roubada mortal que é melhor para o desenvolvimento de aplicações distribuídas. A construção do sistema de arquivos se afasta dos projetos normais, combinando o preenchimento de milhares de SSDs e a capacidade de rede fornecida por armazenamento múltiplo. Esse método não aprovado permite que os aplicativos acessem o armazenamento sem considerações restritivas de dados dos dados tradicionais, o que permite um gerenciamento adicional de variáveis.
Técnico e benefícios
No coração dos 3Fs, há uma consolidação dos novos recursos. Uma característica de sua estrutura impura. Ao combinar as habilidades dos SSDs com uma largura de banda para o último nó, o 3FS ajudou a acessar grandes dados enquanto excede muitas limitações nos arquivos tradicionais, localização.
Outra coisa importante é o uso de questões de desregração de cadeias (CRAQ) para manter uma sólida admissão no restante do programa. Embora muitos sistemas sejam baseados em sua compatibilidade final – o que pode garantir que o sistema lógico -CRAQ garante que os dados permaneçam consistentes e sob o maior acordo ou no caso de falha do nó. Esta opção facilita o desenvolvimento e ajuda a manter a confiança do programa.
Além disso, os 3Fs incluem metadados inocentes suportados pelo Store Store, como o FoundDB. Subjacente ao gerenciamento de metadados da camada de armazenamento, o sistema não é apenas gratuito, mas também reduz potenciais garrafas relacionadas à operação dos metadados. Essa quebra significa que, à medida que o volume dos dados cresce, o sistema pode gerenciar os metadados corretamente sem influenciar o desempenho completo.
Para obter a bagagem de tarefas, a sustentabilidade tradicional da 3F pode ser cara e restrita nos ossos, mas o KVCache fornece outros métodos que funcionam com a maior saída e a principal capacidade do cache. Esse recurso é especialmente importante para aplicativos repetidos, onde o acesso multiplicado aos dados anteriormente integrados, como os vetores de chave e valor nos modelos de idiomas, essenciais para manter a funcionalidade.
Os benchmarks e compreensão
3FS Desempenho avaliado por alguns exercícios iguais de medição. Em um teste feito em um grupo de 180 lugares, o programa recebeu aproximadamente 6,6 TIB / S leia, gerenciando o tráfego de fundo no treinamento. A referência mostra o poder de um programa para gerenciar grandes volumes de dados na demanda, o mundo real.
Outro benchmark se concentra nas linhas de desempenho, usando testes de Graysert para verificar como o 3FS trata você para processar dados grandes. Em um grupo de últimos 25 locais e uma área de computador, o programa está programado para 110,5 TIB de dados feitos acima de 8.192 detalhes em mais de 30 minutos, resultando entre 3,66 TIB / min. Esses números são uma realidade sólida do poder do 3FS para gerenciar tarefas poderosas de dados.
O recurso KVCache e reflete o avanço do desempenho perceptível. Durante a infreção, o KVCACHE atingiu um local de aprendizado de 40 Gib / s mais alto. Esse nível de aplicativo é importante nos programas de IA quando reduz para reduzir a latência. Além disso, um sistema de cache de cache mais forte, mantém uma forte funcionalidade, pois está apenas lidando com as empresas de coleta de dados de cache.
Loja
O lançamento do Deepsek AI do Freme-Flyer Fisher (3FS) Filter (3FS) Program Model as pressões disponíveis na IA moderna. Com o foco nas escalabilidades, no consenso e no acesso ativo aos dados, o 3FS fornece uma forte plataforma de treinamento e as responsabilidades das atividades de treinamento. A construção ilegal permite a variável de milhares de SSDs e o último uso do último nó, enquanto os usos do CRAQ são validados – o design mais simplificado e aprimoram a estabilidade do programa e melhoram o sistema.
A divisão de serviços de metadados da camada de armazenamento, combinada com o novo sistema de monitoramento KVCACE, 3FS posições como um remédio para a estação de AI. Os bancos de desempenho confirmam para garantir que o sistema possa gerenciar os principais volumes dos dados na restauração e eficiência impressionantes. Finalmente, Fly Fire Fire Program
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