DeepSeek 的 R1 模型通过结合分布式计算框架、优化数据分区和高效的资源分配来管理大规模数据处理。 该模型的核心是利用分布式架构，将数据和计算分布在多个节点上，从而实现并行处理。 这种方法通过将任务分解为更小、更易于管理的块（可以同时执行）来最大限度地减少瓶颈。 例如，在处理 TB 级的日志数据时，R1 模型将数据集分区成碎片，每个碎片由单独的工作节点处理。 通过数据复制和检查点等机制内置容错，确保节点故障不会中断整个管道。 这种设计允许系统水平扩展，随着数据量的增加添加更多节点。
R1 模型使用的一项关键技术是动态负载平衡以及数据局部性优化。 该系统监控每个节点的工作负载，并将任务重新分配给未充分利用的资源，从而防止热点。 例如，在对流数据进行实时分析期间，该模型会将任务分配给最靠近数据源的节点，以减少延迟。 它还采用增量处理来处理连续数据流，在新数据到达时更新结果，而不是重新处理整个数据集。 批量处理使用内存高效算法进行优化——例如，在将汇总数据发送到协调器之前，在工作节点上聚合中间结果。 这减少了网络开销，并加快了对大型表执行连接或聚合等操作。
为了进一步提高效率，R1 模型使用压缩和列式存储格式。 例如，在存储之前，它可能会使用 Snappy 或 Zstandard 等算法压缩文本数据，从而减少 I/O 和内存使用。 列式格式（如 Parquet）用于结构化数据，通过仅读取相关列来实现更快的查询。 该模型还与内存缓存系统（例如，Redis）集成，以存储经常访问的数据集，避免重复的磁盘读取。 计算优化包括矢量化操作和 GPU 加速矩阵计算，这在机器学习工作负载中很常见。 通过结合这些策略，R1 模型实现了高吞吐量和低延迟，使其适用于实时推荐系统或大规模日志分析等场景。