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DeepSeek公开Agent训练系统DSec,每秒创5千沙盒

论文AI 评分 88/100量子位待复核
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梁文锋署名的DeepSeek论文公开了Agent训练基础设施DSec。该系统每秒生成超5000个沙盒,日产能达300万,峰值同跑38万个。单集群含160节点、3万核CPU与250TB内存。DSec提供四种后端应对不同隔离需求,通过EROFS分层镜像与按需加载解决环境构建瓶颈,并用virtio-pmem与DAMON削减内存开销,8192容器突发部署仅需35分钟。

为什么值得看

公开了大规模Agent训练的核心基建方案,解决高并发沙盒环境构建与资源争抢难题,对复现与优化Agent训练极具参考价值。

DeepSeek论文

信源1

  1. [1]量子位DeepSeek新论文公开Agent训练!梁文锋署名

关键事实

  • DSec系统每秒产生超5000个沙盒,日产能300万,峰值同时运行38万个[1]

  • 支撑该规模的单集群包含约160个节点、3万核CPU和250TB内存[1]

  • DSec提供FnCall、Container、MicroVM和Full VM四种后端应对不同隔离需求[1]

  • 采用EROFS分层镜像与按需加载,8192容器突发部署耗时35分钟,远低于Docker冷拉取的60分钟以上[1]

  • 通过virtio-pmem与DAX映射共享物理内存,峰值内存占用削减40.2%[1]

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