近日，DeepSeek发布了一篇新的系统论文，首次揭示了其针对大规模智能体训练的专用沙箱基础设施的关键技术细节。该论文名为《DeepSeek弹性计算（DSec）：高效沙箱基础设施用于大规模智能体训练》，长达31页，提交日期为9月19日。论文的作者团队超过130人，其中DeepSeek的创始人梁文锋位于作者名单的最后一位。
论文中介绍了DeepSeek自主研发的生产级弹性计算沙箱平台DSec（DeepSeek Elastic Compute）的整体架构和主要运行机制。该平台是DeepSeek内部使用的基础设施，专门为大规模智能体（Agent）的训练和评测任务提供安全稳定的沙箱环境，以确保大量Agent训练任务的高效和稳定执行。
根据论文披露的数据，DSec平台具有出色的大规模并发处理能力。一个标准的DSec生产单元由160台CPU节点组成，拥有约3万个CPU核心和约250TB的内存，能够管理PB级别的镜像文件与环境资源。在日常运作中，该单元每天可提供约300万个沙箱实例，并可同时稳定运行超过38万个并发沙箱，沙箱创建速率峰值超过每秒5000次。经过实际部署和模型评测，DSec的多个核心机制有效降低了环境搭建和镜像分发的资源消耗，大幅提升了整体内存利用效率。 球友会
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