DeepSeek מכריזה על פריצת דרך בטכנולוגיית בינה מלאכותית.

באירוע זה, הכריזה DeepSeek על חמישה ממאגרי התוכנה המתקדמים שלה, ובראשם מערכת הקבצים Fire-Flyer (3FS), בה משתמשת החברה לאימון בינה מלאכותית ועומסי עבודה של הסקה.

DeepSeek יצרה פריצות דרך רבות בטכנולוגיית בינה מלאכותית.

מערכת הקבצים 3FS, שנועדה לייעל משימות בינה מלאכותית, משכה את תשומת ליבם של מומחים רבים בתחום. טכנולוגיה זו ממנפת את התכונות של יחידות אחסון מצב מוצק מודרניות ורשתות RDMA, ויוצרת שכבת אחסון משותפת המפשטת את הפריסה של יישומים מבוזרים. מומחים ב- Tom's Hardware מעריכים שקוד 3FS פועל ללא זיכרון מטמון קריאה ונותן עדיפות לבקשות קריאה אקראיות.

3FS היא המהפכה ש-DeepSeek חוללה.

לפי Tom's Hardware , זה קריטי עבור מודלים של בינה מלאכותית שניגשים לעתים קרובות לנתונים משרתים. כתוצאה מכך, מערכת קבצים מבוזרת זו מסוגלת להשיג תפוקת קריאה מצטברת של עד 6.6 TiB/שנייה בעת פעולה באשכול של 180 צמתים ו-3.66 TiB/דקה במבחן הביצועים של GraySort באשכול של 25 צמתים.

גם חברת הסטארט-אפ Perspective AI כינתה את המדדים הללו "הרמה הבאה", ומתארת ​​את 3FS כמהפכה פוטנציאלית לעומסי עבודה עתירי נתונים הקשורים לבינה מלאכותית ולמחקר.

מה זה DeepSeek, ומי עומד מאחוריו?

במאמר שפורסם בקיץ שעבר, הציגו חוקרי DeepSeek את המאפיינים של ארכיטקטורת המחשוב בעלת הביצועים הגבוהים Fire-Flyer 2 המותאמת אישית שלהם. הודות ל-3FS ולאלמנטים אחרים במערך התוכנה, DeepSeek השיגה 80% מהביצועים של שרת DGX-A100 של Nvidia, במחיר של 50% בלבד ועם צריכת חשמל נמוכה יותר של 40%.

במהלך שבוע הקוד הפתוח, DeepSeek שואפת להדגיש שקיפות וחדשנות מונעת קהילה, תוך שחרור מוצרי תוכנה רבים כמאגרי קוד פתוח, כולל פרויקטים כמו FlashMLA, DeepEP ו-DeepGEMM.

מקור: https://thanhnien.vn/deepseek-cong-bo-dot-pha-ve-cong-nghe-ai-185250304091501089.htm