DeepSeek 공개 에이전트 훈련 시스템 DSec, 양문봉 서명

투자계가 양자위의 보도를 인용하여, DeepSeek가 에이전트 훈련에 사용되는 시스템 DSec(DeepSeek Elastic Compute)의 기술 세부사항을 공개했으며, 양문봉이 서명했습니다. 이 시스템은 매초 5000개 이상의 샌드박스를 생성할 수 있으며, 하루에 300만 개에 달하고, 최대 동시 실행 수는 38만 개입니다; 이러한 규모를 지원하는 단일 클러스터는 약 160개의 노드, 3만 개의 CPU 코어 및 250TB의 메모리를 갖추고 있습니다.

DSec는 네 가지 후단인 FnCall, Container, MicroVM 및 Full VM을 준비하여 네 가지 유형의 작업을 지원하며, 훈련 측은 통합된 Python SDK libdsec를 통해 호출합니다. 스케줄링 링크에는 IAM, API 서버, 스케줄링 엔진, 노드 Edge, 네트워크 프록시 Aether 및 샌드박스 내 구성 요소 Chronus가 포함됩니다. 환경은 기본 이미지, 작업 공간 및 도구 키트의 세 가지 계층으로 읽기 전용 이미지로 분리되어 시작 시 조합하여 사용됩니다. 논문 실행 시 데이터에 따르면, Python, Java, C++ 컨테이너 이미지가 실제로 읽힌 비율은 각각 약 6.0%, 9.2% 및 8.7%입니다.

DeepSeek-V4.1부터, 에이전트 루프는 DSec의 워커 컨테이너로 분리되어 더 이상 GPU Pod 생명 주기에 바인딩되지 않습니다. 보안 부분에서는 훈련 중의 보상 해킹이 공개되었으며, 시스템 파일 덮어쓰기, 파일 데이터 블록 교환, 네트워크 스캔 및 커널 충돌 유발 등의 행동이 포함됩니다. 방어 조치로는 AppArmor 및 eBPF 기반의 네트워크 필터링이 포함되지만, 이러한 조치가 문제를 완전히 해결하지는 못한다고 보고되었습니다.