3FS (نظام ملفات فاير-فلاير)

نظام ملفات موزع عالي الأداء مصمم خصيصًا لأعباء عمل تدريب واستدلال الذكاء الاصطناعي، يوفر بنية مفصولة، واتساق قوي، وواجهات ملفات مألوفة.

3FS Architecture Visualization

تكنولوجيا تخزين متقدمة

الميزات الرئيسية لـ 3FS

يجمع 3FS بين تقنيات التخزين الحديثة ومبادئ التصميم المبتكرة لتقديم أداء استثنائي لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي.

Disaggregated Architecture

Combines the throughput of thousands of SSDs with the network bandwidth of hundreds of storage nodes, allowing applications to access storage resources in a location-agnostic manner.

Strong Consistency

Implements Chain Replication with Apportioned Queries (CRAQ) to provide strong consistency guarantees, making application code simple and easy to reason about.

Familiar File Interface

Developed a stateless metadata service backed by a transactional key-value store (like FoundationDB), providing a familiar file interface without requiring learning new storage APIs.

High Performance

Achieves peak throughput of approximately 6.6 TiB/s in read stress tests on a 180-node cluster, with efficient garbage collection operations.

RDMA Networking

Leverages high-performance RDMA networking for efficient data transfer between storage and compute nodes, minimizing latency and maximizing throughput.

Efficient KV Cache

Provides a cost-effective alternative to DRAM caching with high throughput and larger capacity, ideal for AI inference workloads.

تصميم النظام

بنية 3FS

يستخدم 3FS تصميمًا معياريًا مع مكونات منفصلة للتخزين، وإدارة البيانات الوصفية، وواجهات العميل، والتكرار.

3FS Architecture Diagram

طبقة التخزين

تتعامل طبقة التخزين مع التخزين المادي واسترجاع كتل البيانات. تستفيد من أقراص SSD الحديثة وشبكات RDMA لتوفير وصول عالي الإنتاجية ومنخفض زمن الاستجابة للبيانات. يتم تنظيم عقد التخزين بطريقة مفصولة، مما يسمح بتوسيع موارد التخزين والحوسبة بشكل مستقل.

خدمة البيانات الوصفية

تدير خدمة البيانات الوصفية بنية نظام الملفات والبيانات الوصفية. يتم تنفيذها كخدمة بدون حالة مدعومة بمخزن قيمة مفتاح تعاملي مثل FoundationDB. يوفر هذا التصميم ضمانات اتساق قوية مع السماح لخدمة البيانات الوصفية بالتوسع أفقيًا للتعامل مع أنظمة الملفات الكبيرة.

المقاييس المرجعية

أداء 3FS

يقدم 3FS أداءً استثنائيًا عبر أعباء عمل متنوعة، من القراءة عالية الإنتاجية إلى مهام معالجة البيانات المعقدة.

3FS Performance Metrics

Peak Read Throughput

6.6 TiB/s

Achieved in read stress tests on a 180-node cluster

GraySort Benchmark

3.66 TiB/min

Sorted 110.5 TiB of data in 30 minutes 14 seconds

KV Cache Performance

40 GiB/s

Peak read throughput for KV cache operations

Cluster Size

180 nodes

Scale tested with hundreds of storage nodes

التطبيقات

حالات استخدام 3FS

تم تحسين 3FS لمراحل مختلفة من سير عمل الذكاء الاصطناعي، من إعداد البيانات إلى الاستدلال.

Data Preparation

Organize outputs from data processing pipelines into hierarchical directory structures, efficiently managing large numbers of intermediate outputs.

Data Loaders

Eliminate the need for prefetching or shuffling datasets by supporting random access to training samples across compute nodes.

Checkpoint Saving

Support high-throughput parallel checkpoint saving for large-scale training, ensuring model progress is safely preserved.

Inference KV Cache

Provide a cost-effective alternative to DRAM caching with high throughput and larger capacity for AI inference workloads.

الأسئلة الشائعة

لم تجد الإجابة التي تبحث عنها؟ تحقق من مستودع GitHub الخاص بنا أو تواصل مع فريقنا.

What is 3FS?
3FS (Fire-Flyer File System) is a high-performance distributed file system designed specifically for AI training and inference workloads. It offers a disaggregated architecture, strong consistency guarantees, and familiar file interfaces.
How does 3FS differ from other distributed file systems?
3FS is specifically optimized for AI workloads, with a focus on high throughput, strong consistency, and efficient handling of both small and large files. Its disaggregated architecture allows for independent scaling of storage and compute resources, and it leverages modern technologies like RDMA networking and transactional key-value stores for metadata management.
What programming languages is 3FS implemented in?
3FS is primarily implemented in C++ (87.0%), with additional components in Rust (4.3%) and Python (2.1%). This combination provides both high performance and safety for critical system components.
What kind of performance can I expect from 3FS?
3FS has demonstrated peak read throughput of approximately 6.6 TiB/s in stress tests on a 180-node cluster. In the GraySort benchmark, it sorted 110.5 TiB of data in 30 minutes 14 seconds, achieving an average throughput of 3.66 TiB/minute. For KV cache operations, it can reach peak read throughput of 40 GiB/s.
What are the main components of 3FS?
3FS consists of several key components: a storage layer for handling data blocks, a metadata service for managing file system structure, client interfaces (including FUSE), and a replication system implementing the CRAQ protocol for strong consistency.
Is 3FS open source?
Yes, 3FS is available as an open-source project on GitHub at https://github.com/deepseek-ai/3FS. It is developed by DeepSeek AI to support high-performance AI infrastructure needs.