本文将介绍eLLM相关技术挑战、总体设计和初步性能评估

https://github.com/deepseek-ai/3FS/blob/main/docs/design_notes.md3FS 满足 AI 处理过程中的大部分场景：Training data preprocessing数据集的预处理需求。Dataset loading训练过程中的数据集读取需求 。Checkpointing训练过程中，高并发 checkpoint 文件的写入。KVCach

在当今数字化时代，随着数据量的爆炸性增长，分布式文件系统已成为处理大规模数据存储和访问的核心技术之一。DeepSeek 开源的 3FS（Fire-Fly File System）作为一款高性能、高可用的分布式文件系统，凭借其创新的设计和强大的功能，吸引了众多开发者的关注。其中，Meta Service 作为 3FS 的核心组件之一，承担着元数据管理的关键职责，是整个文件系统高效运行的基石。在本文中

本文基于不同量化算法在不同阶段、不同负载下的速度和精度表现，设计了一种组合量化机制FlexQuant，可以更全面、更轻松拿下精度、速度以及延迟和吞吐等SLO诉求，方案部署友好，直接有效，值得参考。

这样的好处和坏处都很鲜明：好处是 SDK 的实现能避免跨进程的通信开销，性能能达到理想的极限；这同时也是 USRBIO 方案的好处，它的客户端这一侧 API 相对较薄，逻辑也相对稳定，没有太多升级的压力，另外 Fuse 进程承担了和元数据以及 Storage 的通信，这样对上层推理或者训练业务的影响也就会较小。在处理过程中考虑了取消任务的设计，这里使用了一个 co_withCancellation

2025年2月28日，DeepSeek 正式开源其颠覆性文件系统Fire-Flyer 3FS（以下简称3FS），重新定义了分布式存储的性能边界。本文将结合代码和design_notes 对storage部分进行分析和探讨。

本文基于 3FS 网络通信模块的机制原理和源代码进行了初步分析。整体来说 3FS 的实现涉及到非常多的细节优化，通信模块和存储模块的设计环环相扣，交相呼应，展示了极高水平的存储架构设计。

第 51 届国际大型数据库会议（The 51st International Conference on Very Large Data Bases，简称VLDB 2025）是数据管理、数据库系统与大规模数据处理领域最具影响力的国际顶级学术会议之一。本届 VLDB 在于2025 年 9 月 1 日至 9 月 5 日在英国伦敦Queen Elizabeth II Centre (QEII Centr

DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架(AI Native Data App Development framework with AWEL and Agents)，在V0.7.0版本中，我们对DB-GPT模块包进行架构治理，将原有模块包进行分拆，重构了整个框架配置体系，提供了更加清晰，更加灵活，更加可扩展的围绕大模型构建AI原生数据应用管理与开发能力。

Apache Fory 是一个基于 JIT 动态编译和零拷贝技术的多语言序列化框架，专为分布式系统和高性能计算场景设计，支持 Java/Python/JavaScript/Golang/ Scala/Kotlin/Rust 等语言。