3FS是一个专为AI训练和推理工作负载设计的高性能分布式文件系统。它利用现代SSD和RDMA网络，提供共享存储层，简化分布式应用开发。其核心优势在于高性能、强一致性和对多种工作负载的支持，能够显著提升AI开发和部署的效率。该系统适用于大规模AI项目，尤其在数据准备、训练和推理阶段表现出色。
需求人群：
"3FS适合需要高性能存储解决方案的AI开发者和研究团队，尤其是那些处理大规模数据集和复杂模型训练的用户。它能够显著提升数据处理效率，降低开发和部署成本。"
使用场景示例：
在大规模AI训练中，3FS用于存储和快速访问训练数据，显著提升训练速度。
在推理阶段，3FS的KVCache功能为LLM推理提供高效的缓存支持，减少计算开销。
3FS用于数据准备阶段，高效管理数据管道的中间输出，优化数据处理流程。
产品特色：
高性能：结合数千个SSD的吞吐量和数百个存储节点的网络带宽，支持大规模并行访问。
强一致性：采用CRAQ协议，确保数据强一致性，简化应用开发。
多种工作负载支持：适用于数据准备、训练样本加载、检查点保存和推理缓存等场景。
易于使用：提供标准文件接口，无需学习新存储API。
高扩展性：支持大规模集群部署，满足不同规模的AI项目需求。
使用教程：
1. 从GitHub克隆3FS仓库：`git clone https://github.com/deepseek-ai/3fs`。
2. 初始化子模块：`cd 3fs && git submodule update --init --recursive`。
3. 安装依赖，如CMake、libuv、liblz4等（具体依赖见文档）。
4. 构建3FS：`cmake -S . -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=RelWithDebInfo`，然后运行`cmake --build build`。
5. 部署测试集群，按照部署指南配置存储节点和客户端。
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3FS是一个高性能分布式文件系统，专为AI训练和推理工作负载设计。
3FS是一个专为AI训练和推理工作负载设计的高性能分布式文件系统。它利用现代SSD和RDMA网络，提供共享存储层，简化分布式应用开发。其核心优势在于高性能、强一致性和对多种工作负载的支持，能够显著提升AI开发和部署的效率。该系统适用于大规模AI项目，尤其在数据准备、训练和推理阶段表现出色。
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