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EPLB——后厨流水线指挥官</h2>DualPipe和EPLB是面向大规模AI模型训练的两项核心技术，分别聚焦于分布式训练效率优化和专家并行负载均衡，均为V3/R1而设计。实际上，训练大模型最怕遇到“流水线摸鱼”，计算单元等数据时的发呆时间一般被称作“气泡”，而DualPipe和EPLB就是专为减少“气泡”而设计的。在中央厨房中，DualPipe是一条“双向传送带”，一边让洗碗工“反向传播”，一边让配菜员“前向计算”在两条平行传送带上工作，相当于“一边做饭一边洗碗”，解决了“等盘子洗好才能上菜”的尴尬。EPLB则充当“智能排班表”的角色，可以克隆大厨（冗余专家）到空闲灶台（GPU），确保法餐主厨不会累晕在情人节套餐高峰期（负载均衡）。<h2 id=\"id_1953201579\">Day5：3FS文件系统——中央冷库+闪电配送</h2>最后压轴的Fire-Flyer文件系统（3FS），是专为高性能计算打造的高性能分布式文件系统，旨在应对AI训练和推理工作负载中的挑战，解决“高吞吐写入”与“低延迟读取”难兼顾的痛点。对中央厨房而言，3FS更多起到后台储藏的作用，主要的技术优势在于两点。一是光速存取：6.6TB/s的吞吐量，相当于每分钟搬空300个冰柜（传统硬盘）的食材（数据）。二是保鲜黑科技：通过SSD+RDMA技术的结合，确保北京分店和上海分店看到的牛排永远是同一块，也就是所谓的“数据强一致性”。<h2 id=\"id_3769972617\">打响AI“开源盛世”第一枪，继续推翻象牙塔</h2>不管是传输调度台，还是配菜机器人，DeepSeek此次开源的技术组件，设计初衷都在于进一步降低算力成本、优化训练效率。有分析认为，这波开源最硬核的意义在于：通过软件栈的系统性优化（从文件系统到通信协议），可在现有硬件基础上实现倍数级效率飞跃。这意味着，AI性能提升不再单纯依赖芯片制程的突破。而不堆硬件、优化软件、“猛榨”算力，也正是DeepSeek能实现超低成本“超车”一众海外顶尖大模型的秘诀所在。有网友表示，OpenAI应该把它们的域名“献给”DeepSeek，因为后者才真正做到了开源。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/4551f454c3c86ff15fdae67f28e4e66c\" tg-width=\"524\" tg-height=\"120\"/>还有网友表示，开源AI不稀奇，稀奇的是DeepSeek这种“车库精神和AGI野心的结合”：<img src=\"https://static.tigerbbs.com/350efd382adaa20fda0f3c8dd5edb208\" tg-width=\"526\" tg-height=\"305\"/>还有人奉上梗图，以表尊重：<img src=\"https://static.tigerbbs.com/3a4e61090bc38e576d13743ebb8aee21\" tg-width=\"533\" tg-height=\"562\"/>针对此次的“开源周”活动，我们也让DeepSeek也评论了一下，这是它的回答：<img src=\"https://static.tigerbbs.com/261507e62b8e9773e9cad3f20355abcc\" tg-width=\"829\" tg-height=\"138\"/>正如DeepSeek此前的宣言：<blockquote>“这个领域没有高高在上的象牙塔，只有纯粹的车库创业精神与社区共筑的创新力量。”“毫无保留地分享我们微小但真诚的进展。”</blockquote>而一个更大胆的猜想也正随之浮现：随着DeepSeek不断用技术优化突破硬件瓶颈，会不会重新定义算力之于AI的意义？这场始于中国车库的技术狂欢，仍在继续改写全球AI规则。</body></html>","source":"lsy1690508328926","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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