DeepSeek、3FSとSmallpondを発表：AIインフラの次なる飛躍か？
DeepSeekの3FSとSmallpondでAIのボトルネックを打破
DeepSeekは、#OpenSourceWeekの5日目に、画期的な2つのプロジェクト、3FS（Fire-Flyer File System）とSmallpondをオープンソース化し、AIインフラストラクチャにおいて大胆な一歩を踏み出しました。これらのイノベーションは、AIのトレーニングや推論のワークロードを長年悩ませてきた、根本的なストレージとデータ処理のボトルネックに対処するものです。AI競争の焦点の多くがモデルやアルゴリズムに当てられてきた一方で、DeepSeekは、より高速でスケーラブルなAIアプリケーションを可能にするために、インフラストラクチャを根本から最適化することで、問題に取り組んでいます。
投資家、開発者、エンタープライズAI戦略家にとって、このリリースの重要性は、また別のオープンソースの貢献というだけにとどまりません。3FSとSmallpondは、AI企業がどのようにテクノロジーを構築、展開、収益化していくかという変革の兆しです。これらのツールをユニークなものにしている理由、その潜在的な影響、そしてそれがAIインフラの未来にとって何を意味するのかを詳しく見ていきましょう。
3FS：AI時代のために設計された分散ファイルシステム
従来のストレージが大規模AIで失敗する理由
AIモデルの爆発的な成長は、従来のストレージアーキテクチャを限界まで押し上げました。大規模モデルのトレーニングには、高速なデータ検索、大規模な並列処理、シームレスなチェックポイントが必要です。従来のファイルシステムは、これらに対応できず、計算能力の無駄やコストの増加につながります。
DeepSeekの3FSは、AIワークロード向けに設計された、高性能な分離ストレージソリューションで、これらの課題に直接対処します。ストレージとコンピュートを組み合わせる従来のストレージソリューションとは異なり、3FSは**locality-oblivious（局所性を意識しない）**設計を採用しています。これにより、AIアプリケーションは、データ局所性の制約によるオーバーヘッドなしに、数千のSSDやストレージノードにわたってデータにアクセスできます。
3FSの主なイノベーション
- 高いスループットとスケーラビリティ: ストレステストでは、3FSは180ノードのクラスタで6.6 TiB/sのピーク読み取りスループットを実現し、AI中心のファイルシステムとして新たなパフォーマンスベンチマークを打ち立てました。
- 信頼性の高いトレーニングのための強力な一貫性: Chain Replication with Apportioned Queriesにより、AIモデルは予期しないデータ不整合なしにトレーニングでき、デバッグ時間を短縮し、信頼性を向上させます。
- AIワークロード向けに最適化:
- Dataloaderの統合: 手動でのデータセットのプリフェッチの必要性をなくし、トレーニング時間を短縮します。
- チェックポイントの効率化: アイドル状態のGPUサイクルを回避するために、高スループットのチェックポイントをサポートします。
- KVCacheの最適化: DRAMベースの推論キャッシングに代わる費用対効果の高い手段を提供し、LLMの効率を向上させます。
- マルチエンジンKVストア: 3FSは**MemDB（インメモリキャッシュ）、LevelDB（永続ストレージ）、RocksDB（高性能でスケーラブルなストレージ）**をサポートしており、組織はワークロードのニーズに基づいてストレージアプローチを調整できます。
投資家の視点: AIコンピューティングは高価であり、非効率なストレージによる処理能力の無駄は数十億ドル規模の問題です。3FSは直接的なソリューションを提供し、AIトレーニングをより費用対効果が高く、スケーラブルにします。AIトレーニングおよび推論パイプラインを最適化する企業は、3FSを急速に採用する可能性があり、AIインフラストラクチャの新興企業への新たな投資機会を生み出す可能性があります。
Smallpond：軽量で高性能なデータ処理
AIのスケーラビリティにおけるデータの役割
AIモデルは、処理するデータの質によって決まります。大規模なデータ準備、変換、分析には、従来、Apache Sparkのような重いフレームワークが必要でしたが、複雑さと運用上のオーバーヘッドが発生します。Smallpondは、説得力のある代替手段を提供します。それは、複雑なインフラストラクチャの負担なしに、大規模なAIデータセット向けに設計された軽量なDuckDBを搭載したフレームワークです。
Smallpondの特長
- PBスケールのデータセット向けに構築: 長時間実行されるサービスを必要とせずに、ペタバイトスケールのAIデータセットを効率的に処理します。
- 3FSとのシームレスな統合: 同じストレージバックエンドを利用し、最適なパフォーマンスとスケーラビリティを保証します。
- 効率的なソートと変換: GraySortベンチマークを使用して、110.5 TiBのデータをわずか30分でソートし、3.66 TiB/minの平均スループットを達成しました。
- Pythonicなシンプルさ: 重いデータエンジンとは異なり、Smallpondは直感的なPython APIを提供し、AI開発者の学習曲線を短縮します。
投資家の視点: データ処理の非効率性は、AI運用における隠れたコストです。Smallpondの軽量でスケーラブルなアプローチは、AIにおける従来のETL（抽出、変換、ロード）ワークフローを破壊し、既存のエンタープライズソリューションに代わる価値のある手段を提供する可能性があります。
DeepSeekの戦略：AIインフラストラクチャ戦略としてのオープンソース
なぜオープンソースなのか？
OpenAIやAnthropicがクローズドソース戦略を強化する一方で、DeepSeekは異なるゲームを展開しています。それは、AIイノベーションを加速させ、人材を引き付け、コミュニティの採用を促進するために、基盤となるAIインフラストラクチャをオープンソース化することです。
3FSとSmallpondをオープンソース化するビジネス上の理由
- 独自の障壁なしのエコシステムのロックイン: 3FSとSmallpondを基盤として構築する企業は、DeepSeekのエコシステムの一部となり、AIインフラストラクチャにおける長期的な影響力を高めます。
- 社内AI開発の加速: 独自の高性能ストレージおよびデータフレームワークを活用することで、DeepSeekはサードパーティソリューションに依存する競合他社よりも速く反復処理できます。
- サービスとエンタープライズサポートによる収益化: コアテクノロジーはオープンですが、DeepSeekは、マネージドサービス、クラウドホスト版、またはエンタープライズサポート契約を通じて収益化する可能性があります。
投資家の視点: オープンソースのインフラストラクチャ戦略は、正しく実行されれば非常に有利になる可能性があります。エンタープライズLinuxにおけるRed Hatの成功と、ビッグデータにおけるDatabricksの優位性は、オープンなプラットフォームが数十億ドル規模のビジネスに発展する可能性を示しています。DeepSeekの戦略は、同社をAIインフラストラクチャの潜在的なリーダーとして位置付け、独自のAI企業に対する強力な対抗策を提供します。
最終的な考え：これがAIの未来にとって重要な理由
DeepSeekによる3FSとSmallpondのオープンソースリリースは、単なる技術的なマイルストーン以上のものです。それは、AIインフラストラクチャの未来に関する声明です。AIモデルがより複雑になり、データ集約型になるにつれて、業界はストレージと処理のためのスケーラブルで費用対効果の高いソリューションを必要としています。3FSとSmallpondは、効率性、スケーラビリティ、アクセシビリティを優先する、次世代のAIインフラストラクチャの青写真を提供します。
AIに投資している企業にとって、**3FSとSmallpondを採用することで、インフラストラクチャコストを大幅に削減しながら、トレーニングと推論の速度を向上させることができます。**投資家にとって、オープンソースのAIインフラストラクチャの台頭は、新しいSaaSモデル、マネージドAIサービス、および次世代のクラウドプラットフォームにおける機会を提供します。
主なポイント：
- 3FSは、AIトレーニングと推論におけるストレージのボトルネックを解消し、AIインフラストラクチャのコストを大規模に削減する可能性があります。
- Smallpondは、大規模なAIデータ処理を簡素化し、従来のETLパイプラインに代わる効率的な手段を提供します。
- DeepSeekのオープンソース戦略は、同社をAIインフラストラクチャにおける長期的なリーダーとして位置付け、Red HatとDatabricksの戦略を踏襲しています。
- AIネイティブインフラストラクチャソリューションへの移行が加速しており、AIモデルだけでなく、新たな投資機会を生み出しています。
次は何ですか？ DeepSeekがこの軌道を維持すれば、AIネットワーキング、モデルの最適化、ハードウェアアクセラレーションにおいて、さらなるインフラストラクチャレベルのイノベーションが見られるかもしれません。今のところ、3FSとSmallpondは、AI企業がバックエンドアーキテクチャにどのように取り組むべきかの新しい基準を確立しました。