每經(jīng)記者 岳楚鵬    每經(jīng)編輯 程鵬 蘭素英    

誰(shuí)能想到DeepSeek為了搞大模型自己弄了套文件系統(tǒng)？

2月28日，DeepSeek開(kāi)源周的最后一天，DeepSeek直接公開(kāi)了V3和R1訓(xùn)練推理過(guò)程中用到的Fire-Flyer文件系統(tǒng)（簡(jiǎn)稱3FS，第三個(gè)F代表File）和基于3FS和DuckDB構(gòu)建的輕量級(jí)數(shù)據(jù)處理框架Smallpond。

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3FS是一個(gè)真正意義上面向現(xiàn)代SSD（固態(tài)硬盤(pán)）和RDMA（遠(yuǎn)程直接訪問(wèn)）網(wǎng)絡(luò)的文件系統(tǒng)，它可以把固態(tài)硬盤(pán)的帶寬性能利用到極致，并表現(xiàn)出了驚人的速度：180節(jié)點(diǎn)集群中的聚合讀取吞吐量為6.6TiB/s；25節(jié)點(diǎn)集群中GraySort基準(zhǔn)測(cè)試的吞吐量為3.66TiB/分鐘；每個(gè)客戶端節(jié)點(diǎn)的KVCache查找峰值吞吐量超過(guò)40GiB/s。

KCORES聯(lián)合創(chuàng)始人karminski-牙醫(yī)評(píng)價(jià)道：“DeepSeek顛覆了存儲(chǔ)架構(gòu)?！?/span>

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根據(jù)DeepSeek團(tuán)隊(duì)介紹，3FS就是為了AI訓(xùn)練和推理工作負(fù)載的挑戰(zhàn)所開(kāi)發(fā)的。它利用現(xiàn)代SSD和RDMA網(wǎng)絡(luò)來(lái)提供共享存儲(chǔ)層，從而簡(jiǎn)化分布式應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)。

它可以在沒(méi)有雙方操作系統(tǒng)介入的情況下，將數(shù)據(jù)直接從一臺(tái)計(jì)算機(jī)的內(nèi)存?zhèn)鬏數(shù)搅硪慌_(tái)計(jì)算機(jī)，也不需要中央處理器、CPU緩存或上下文交換參與。特點(diǎn)就是高通量、低延遲，尤其適合在大規(guī)模并行計(jì)算機(jī)集群中使用。

那這樣方便的系統(tǒng)，有什么作用呢？每經(jīng)小編請(qǐng)DeepSeek大模型用白話來(lái)解答這一問(wèn)題。

而在DeepSeek開(kāi)源3FS文件系統(tǒng)前幾個(gè)小時(shí)，OpenAI推出了期待已久的GPT-4.5，之前這個(gè)模型的代號(hào)為“Orion”。OpenAI聲稱這是其迄今最大、知識(shí)最豐富的模型，現(xiàn)已向每月訂閱費(fèi)用達(dá)200美元的ChatGPT Pro用戶開(kāi)放。

OpenAI首席執(zhí)行官阿爾特曼表示，新模型的運(yùn)行成本太高了，下周OpenAI將增加數(shù)萬(wàn)塊GPU，提供算力支撐。

在馬斯克旗下xAI的Grok 3發(fā)布時(shí)，大家都興奮地表示，Scaling Law（規(guī)模法則）還沒(méi)有撞墻。但GPT-4.5一出，外界發(fā)現(xiàn)，OpenAI“撞墻”了。

GPT-4.5的預(yù)訓(xùn)練計(jì)算量是GPT-4的10倍，但是基準(zhǔn)測(cè)試只比4o好5%。在AIME和GPQA等困難的學(xué)術(shù)基準(zhǔn)測(cè)試中，GPT-4.5的表現(xiàn)也達(dá)不到o3-mini、DeepSeek-R1和Claude 3.7 Sonnet等領(lǐng)先AI推理模型的水平。

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阿爾特曼都只能解釋道，雖然它又貴，又慢，又不夠好。但是它有人情味兒。

有博主測(cè)評(píng)后表示，GPT-4.5這情商高得直接把智商干沒(méi)了。

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而GPT-4.5的價(jià)格也是高到離譜，每百萬(wàn)Tokens輸出價(jià)格150美元（約合人民幣1093.5元），是其他模型的10~100倍，更別說(shuō)和DeepSeek比了。

2月26日，DeepSeek宣布了錯(cuò)峰價(jià)格制度，DeepSeek-R1在高峰期每百萬(wàn)Tokens輸出價(jià)格為2.19美元(約合人民幣15.9元)，低谷期的價(jià)格僅為0.55美元 (約合人民幣4元)。以低谷期的價(jià)格計(jì)算，GPT-4.5的價(jià)格是DeepSeek-R1的近270倍。

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DeepSeek為何能做出成本高效的AI模型呢？從這周開(kāi)源的五大項(xiàng)目就能看出來(lái)，DeepSeek主打的就是“榨干”硬件性能。

第一天：FlashMLA架構(gòu)，直接“爆改”英偉達(dá)GPU，突破H800計(jì)算上限；

第二天：DeepEP，第一個(gè)用于MoE（混合專家）模型訓(xùn)練和推理的開(kāi)源EP（專家并行）通信庫(kù)，提供高吞吐量和低延遲的all-to-all GPU內(nèi)核；

第三天：DeepGEMM，僅300行代碼的通用矩陣乘法庫(kù)；

第四天：連開(kāi)三源，創(chuàng)新的雙向流水線并行算法DualPipe、用于MoE的負(fù)載均衡算法EPLB，以及訓(xùn)練和推理框架的性能分析數(shù)據(jù)；

第五天：3FS和Smallpond，高效的分布式文件系統(tǒng)和以之為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)處理框架壓榨固態(tài)硬盤(pán)性能。

在DeepSeek的數(shù)彈連發(fā)后，有網(wǎng)友稱，DeepSeek成領(lǐng)頭羊了。

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那讓我們來(lái)看看，DeepSeek是怎么評(píng)價(jià)GPT-4.5這一模型的吧。

所以說(shuō)，與其用OpenAI的天價(jià)模型，真不如使用DeepSeek更高效的R1模型。但老是“服務(wù)器繁忙，請(qǐng)稍后再試”，怎么辦？

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記者|岳楚鵬

編輯|程鵬?蘭素英?杜波

校對(duì)|孫志成

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