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Fire-Flyer 文件系统（3FS）总结：

一、核心特点
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，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。其主要特点包括：

1. 高性能与易用性

   • 解耦架构

     整合数千个 SSD 的吞吐量和数百个存储节点的网络带宽，实现无本地性限制的存储访问。

   • 强一致性

     采用 CRAQ（链复制与分配查询）协议，确保数据强一致性，简化应用开发。

   • 标准文件接口

     基于事务性键值存储（如 FoundationDB）提供无状态元数据服务，无需学习新 API。

2. 多样化工作负载支持

   • 数据准备

     高效管理数据分析管道的中间输出，支持大规模数据组织。

   • 数据加载器

     支持跨计算节点随机访问训练样本，无需预取或洗牌数据。

   • 检查点

     支持高吞吐量并行检查点，适用于大规模训练。

   • KVCache 推理优化

     提供高吞吐量、大容量的缓存方案，替代昂贵的 DRAM 缓存。

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二、性能表现

1. 峰值吞吐量

   • 在 180 个存储节点（每个节点配备 2×200Gbps InfiniBand NIC 和 16 个 14TiB NVMe SSD）的集群中，通过 500+ 客户端节点进行读压力测试，实现了约 6.6 TiB/s 的聚合读吞吐量。
     

2. GraySort 基准测试

   • 在 25 个存储节点和 50 个计算节点的集群中，对 110.5 TiB 数据进行排序，耗时 30 分 14 秒，平均吞吐量为 3.66 TiB/min。
     

3. KVCache 性能

   • 在 LLM 推理优化中，KVCache 的读吞吐量峰值达到 40 GiB/s，同时展示了垃圾回收（GC）期间的移除操作 IOPS。

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三、安装与使用

1. 获取代码

   • 克隆 GitHub 仓库

     git clone https://github.com/deepseek-ai/3fs。

   • 初始化子模块：

        cd 3fs

        git submodule update --init --recursive

                     ./patches/apply.sh

1. 安装依赖

   • 支持 Ubuntu 20.04 和 22.04，提供详细的依赖安装命令，包括 CMake、开发库、编译工具链等。

   • 额外依赖：libfuse 3.16.1+、FoundationDB 7.1+、Rust 工具链。

2. 构建 3FS

   • 使用 CMake 构建：cmake -S . -B build，cmake --build build -j 32。

3. 运行测试集群

   • 按照设置指南部署和运行测试集群。

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四、总结

 3FS 通过解耦架构、强一致性和标准文件接口，为 AI 训练和推理提供了高性能、易用的分布式存储解决方案。其出色的性能表现（如 6.6 TiB/s 的读吞吐量）和多样化工作负载支持，使其成为大规模 AI 应用的理想选择。