DeepSeek 的smallpond專案使用 DuckDB 進行資料處理，點選標題見：
特徵
- 由 DuckDB提供支援的高效能資料處理
- 可擴充套件以處理 PB 級資料集
- ️ 操作簡單，無需長時間執行服務
Smallpond 是 DeepSeek 開源的一個重要資料處理框架，基於高效能分散式檔案系統 3FS（Fire-Flyer File System）和輕量級資料庫 DuckDB 構建，
Smallpond 是 DeepSeek 開源周釋出的五個核心專案之一，與 3FS 共同構成了 DeepSeek 資料處理和儲存的基礎設施1410。
- 與 3FS 的關係：Smallpond 構建於 3FS 之上，利用 3FS 的高吞吐量和強一致性語義，為 AI 訓練和推理提供高效的資料儲存和訪問支援213。
- 與 DuckDB 的關係：Smallpond 使用 DuckDB 作為資料處理引擎，結合其高效能的列式儲存和 SQL 查詢能力，進一步提升了資料處理的效率
Smallpond 在 DeepSeek 的 AI 工作負載中發揮了重要作用，主要應用於以下場景：
- 資料準備：高效組織資料分析管道的輸出，管理大量中間結果。
- 資料載入：支援計算節點間的訓練樣本隨機訪問，減少資料預取或打亂的需求。
- 檢查點儲存：支援大規模訓練的高吞吐並行檢查點儲存。
- 推理快取：為推理過程中的 KVCache 查詢提供高效支援，提升推理效能。
Smallpond 在 DeepSeek 的技術生態中展現了卓越的效能：
- 在 GraySort 基準測試中，Smallpond 在 25 節點叢集上對 110.5 TiB 資料進行排序，僅耗時 30 分 14 秒，平均吞吐量達到 3.66 TiB/分鐘213。
- 結合 3FS 的高吞吐量（180 節點叢集中達到 6.6 TiB/s），Smallpond 能夠高效處理 PB 級資料集
DeepSeek 使用 DuckDB 進行資料處理，展現了其在高效資料管理和分析方面的優勢。DuckDB 是一款輕量級、嵌入式的列式資料庫，專為 OLAP（線上分析處理）場景設計，能夠快速處理大規模資料集。DeepSeek 利用 DuckDB 的這些特性，顯著提升了資料處理的效率和靈活性。
首先，DuckDB 的列式儲存結構非常適合 DeepSeek 的分析需求。列式儲存能夠高效壓縮資料，減少 I/O 開銷，尤其在處理複雜查詢時表現優異。DeepSeek 透過 DuckDB 能夠快速執行聚合、過濾等操作，滿足實時分析的需求。
其次，DuckDB 的嵌入式設計使其易於整合到 DeepSeek 的現有系統中。無需複雜的部署和管理，DuckDB 可以直接嵌入到應用程式中，降低了系統複雜性。DeepSeek 能夠輕鬆呼叫 DuckDB 的 API，實現無縫的資料處理和分析。
此外，DuckDB 支援標準的 SQL 語法，DeepSeek 可以利用現有的 SQL 技能進行資料操作，無需學習新的查詢語言。DuckDB 還支援並行查詢和向量化執行，進一步提升了查詢效能，使 DeepSeek 能夠高效處理大規模資料。
最後，DuckDB 的開源特性為 DeepSeek 提供了高度的靈活性和可擴充套件性。DeepSeek 可以根據需求定製和最佳化 DuckDB，滿足特定的業務需求。