DeepSeek最后一天，送上了3FS文件并行系统，以及数据处理框架Smallpond。五天开源连更，终于画上了完美的句号。
DeepSeek开源周的最后一天，迎来的是支撑其V3/R1模型全生命周期数据访问需求的核心基础设施 — Fire-Flyer File System(3FS) 和构建于其上的Smallpond数据处理框架。
DeepSeek开源周，今日正式收官！内容依旧惊喜且重磅，直接公开了V3和R1训练推理过程中用到的文件系统。Fire-Flyer文件系统（简称3FS，第三个F代表File），一种利用现代SSD和RDMA网络的全部带宽的并行文件系统；
第四天，DeepSee发布包括三个主要项目： DualPipe- 一种用于 V3/R1 训练的双向流水线并行算法，实现计算和通信完全重叠； EPLB(Expert Parallelism Load Balancer) - 专为 V3/R1 设计的专家并行负载均衡器； Profile-data- 分析 V3/R1 中计算与通信重叠的性能数据集。
按时整活！DeepSeek开源周第四天，直接痛快「1日3连发」，且全都围绕一个主题：优化并行策略。
DeepSeek 的开源周已经进行到了第三天（前两天报道见文末「相关阅读」）。今天开源的项目名叫 DeepGEMM，是一款支持密集型和专家混合（MoE）GEMM 的 FP8 GEMM 库，为 V3/R1 的训练和推理提供了支持，在 Hopper GPU 上可以达到 1350+ FP8 TFLOPS 的计算性能。
AI开源潮涌现，推理模型成主流。
DeepSeek开源第二弹如期而至。这一次，他们把MoE模型内核库开源了，支持FP8专为Hopper GPU设计，低延迟超高速训练推理。
DeepSeek开源第二弹如期而至。这一次，他们把MoE训推EP通信库DeepEP开源了，支持FP8专为Hopper GPU设计，低延迟超高速训练推理。
刚刚，万众瞩目的DeepSeek，开源了他们第一天的项目。FlashMLA是一款面向Hopper GPU的高效MLA解码内核，并针对可变长度序列的服务场景进行了优化。
