这两天DeepSeek开源3FS并行文献系统的音讯，犹如向AI基础措施边界投下一枚深水炸弹。3FS每秒能搬运6.6TB数据，荒谬于1秒钟传输完700部4K高清电影。还能自动调资源，国产芯片用了它，跟国外大牌的差距径直缩到15%。

这并非简单的本领迭代——当Llama3 70B模子单次磨砺需吞掉15PB数据(荒谬于畅达播放250万小时4K视频)时，众人AI本质室蓦的相识到：决定大模子磨砺遵守的不仅是GPU算力，存储系统正成为影响程度的一大瓶颈。

当AI算力狂飙时，存储正在成为隐形战场 

2024年，某头部AI公司曾因存储带宽不及，导致2000张A100显卡的算力哄骗率恒久低于40%，单日经济亏空超百万好意思元。这涌现了AI期间的"木桶效应"——当GPU臆想速率插足微秒级时，一次突发的存储抖动就可能导致系数这个词磨砺任务崩溃，让数周的臆想后果霎时挥发。这粗略亦然DeepSeek自研存储的原因。

数据夸耀，存储优化可径直将175B参数模子的磨砺周期压缩30%，对应百万好意思元级的资本被填平。而在推理端，当10%的荒谬央求碰到存储延伸波动时，P99反馈时候会霎时冲破SLA红线，这恰是某自动驾驶公司在线就业突发左迁的根底诱因。

DeepSeek之是以选拔自研3FS的本色，恰是发现了存储架构在AI应用中的进军性。《金融行业先进AI存力讲明》》讲明中提到，在相同的GPU算力边界下，存储性能的高下可能形成模子磨砺周期3倍的互异。在算力武备竞赛的背后，一场对于存储性能密度的暗战悄然升级，自研存储显得尤为进军。

5家头部厂商角逐AI存储，国产能否拔得头筹

比较于传统AI的需求，大模子对存力需求场景具稀有据量大、参数边界大、磨砺周期长等特色。

为了擢升大模子磨砺速率，需要对大边界数据集进行快速加载，且一般选定数百以致上万张GPU组成臆想集群进行高效的并行臆想，需要高并发输入/输出(I/O)处理，而磨砺数据集呈现海量小文献的特色，文献量在几亿到几十亿量级，对应的带宽需求可能每秒要达到上TB，这就条目存储系统具备雄壮的数据不断才气，业界能达到该才气的仅寥寥几家。

小编征集了国表里优秀的并行存储家具，对具体才气进行对比 

IBM手脚老牌存储品牌，其家具从HPC场景得胜向AI场景演进。在众人AI场景获取普通应用的DDN，多个读、写带宽等重要性能目的上施展卓绝，但DDN由于本领顽固性、独到化硬件等原因，导致用户建造资本过高。

国产厂商DeepSeek 3FS天然是开源的新家具，但相对老牌存储也有可以的施展，在读带宽才气上施展优异，单集群6.6TB/s，平均单节点36.7GB/s的读带宽。

咱们还惊喜发现，另一家国产厂商京东云云海，在这个专科边界相同施展出色，以单节点95GB/s的读带宽、60GB/s的写带宽，进一步拉低了国产存储与国外老牌厂商的差距。相较于DeepSeek的3FS，京东云云海在提供高性能的同期适用性更广，可以同期任性DeepSeek、ChatGPT、LLaMA等20余种主流大模子的存力需求。

综上来看，跟着大模子快速向纵深场景演进，对存储的条目也越来越高，以DeepSeek、京东云云海等国产存储，夸耀出在处理大边界数据集时的优胜性能，改日国产存储能否拔得头筹火星电竞游戏第一品牌，让咱们拭目以俟。