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　　国产人工智能企业深度求索开发的大模型DeepSeek开源周落下帷幕。

　　2月28日，DeepSeek最新宣布，开源面向DeepSeek全数据访问的推进器3FS(Fire-Flyer File System)。据介绍，这是一款并行文件系统，可利用现代固态硬盘(SSD)和远程直接内存访问(RDMA)网络的全部带宽，加速和推动DeepSeek平台上所有数据访问操作。

　　至此，DeepSeek开源周正式结束，此前2月21日午间，DeepSeek曾宣布，将开源5个代码库，以完全透明的方式与全球开发者社区分享研究进展，每日都有新内容解锁，进一步分享新的进展，并将这一计划定义为“Open Source Week”(开源周)。

　　“此次开源周提供的五个项目，覆盖了AI开发的核心环节——从硬件性能压榨、模型训练优化到数据处理提速，目标是让开发者开箱即用，降低技术门槛和成本，让开发者能够更高效、低成本、广泛地使用大模型。”对于开源的具体影响，华东师范大学数据科学与工程学院教授王伟告诉澎湃新闻记者，预计将拉动更多云服务提供商，降低自建云计算中心或私有化部署成本，形成更强大的生态圈，与其他大模型生态体系竞争。

　　他提到，DeepSeek之所以选择开源路线，不担心被同行超越，是因为其核心竞争模式和利润来源不需要依靠售卖模型服务而盈利，此外，也说明DeepSeek有相当的技术信心，“相信自己不会迅速被业内竞争对手超越，能够坚持引领最先进的技术在自身体系下持续发展。”

　　“此次DeepSeek的开源，从更大意义上来说，是在引导全球范围内的标准制定，形成更强的DeepSeek生态，通过开源能够吸引更多国家的开发者加入到DeepSeek生态中，将很大程度提升中国在人工智能领域的全球引领能力。”王伟认为，如果DeepSeek在全球范围内形成较强的开源生态，将会推动国内的芯片厂商进一步适配，拥有更广阔的场景和市场，实现商业闭环。

　　此次DeepSeek究竟开源了哪些项目，对于大模型行业有什么意义？澎湃新闻记者梳理了从2月24日至28日所有的开源项目。由于这些项目涉及众多专业术语，记者使用了DeepSeek网页版提供项目具体解释：

　　2月24日，首个开源的代码库为FlashMLA。

　　FlashMLA被称为提升显卡潜力的“加速器”，FlashMLA是DeepSeek用于Hopper GPU的高效MLA解码内核，并针对可变长度序列进行了优化，现已投入生产。

　　FlashMLA专门用于优化显卡(尤其是英伟达旗下GPU)的计算效率。比如，AI处理不同长度的句子(如长文本和短文本)时，它能动态分配算力，避免资源浪费，让处理速度接近硬件极限。实测显示，这让AI翻译、内容生成等任务更快、更省成本。

　　2月25日，DeepSeek宣布开源DeepEP，即首个用于MoE模型训练和推理的开源EP通信库。

　　DeepEP被称为大模型训练的“通信管家”，专门用于提升大模型训练效率设计，比如，当多个AI专家模型(MoE架构)协同工作时，它能高效协调它们之间的通信，减少延迟和资源消耗，同时支持低精度计算(如FP8)，进一步节省算力。

　　2月26日，DeepSeek宣布开源DeepGEMM：DeepGEMM被称为矩阵计算的“省电小能手”，这是一个优化矩阵乘法(AI训练的核心计算)的工具。通过低精度计算(FP8)提升速度，再用英伟达CUDA技术修正误差，既快又准，代码仅300行，安装简单，适合快速部署。

　　2月27日，DeepSeek开源两个工具和一个数据集：DualPipe、EPLB 以及来自训练和推理框架的分析数据，梁文锋本人也名列开发者之中。

　　DualPipe主要用于解决流水线并行中的“等待时间”问题。比如，多个任务步骤速度不一时，它能双向调度，减少空闲时间。EPLB则用于自动平衡GPU负载，当某些AI专家模型任务过重时，它会复制任务到空闲显卡，避免“忙的忙死，闲的闲死”。

　　2月28日，DeepSeek宣布开源3FS(Fire-Flyer File System)系统：3FS被称为数据处理的“极速组合”，采用分布式文件系统，利用高速存储和网络技术(如SSD、RDMA)，让数据读取速度达到每秒6.6TB，适合海量数据训练。

　　DeepSeek究竟为何要选择开源？此次开源将如何辐射行业？

　　“DeepSeek的这波开源，相当于在英伟达的AI护城河上架起了浮桥。”北京邮电大学智能交互设计专业副教授谭剑向澎湃新闻记者表示，更重要的是，DeepsSeek团队这些开源模块证明了他们有能力深入剖解英伟达CUDA和并行计算芯片的紧密耦合模式，这也是传统AI研究领域认为是不可撼动的软硬件基础设施，是英伟达宽阔的护城河。