DeepSeek、大規模エージェント訓練向けサンドボックス基盤DSec公開
Judul asli: DeepSeek Elastic Compute (DSec)
Mengapa Ini Penting
AIエージェント訓練の実用スケール化に必要なインフラ設計の実態が公開された点で業界への影響は大きい。
DeepSeekが論文「DSec」を公開。1日約300万サンドボックスを処理し、約160ノードで38万以上の同時実行環境をサポートする本番稼働中のインフラ。
DeepSeekは2026年9月19日、大規模エージェント訓練向けのサンドボックス基盤「DeepSeek Elastic Compute（DSec）」に関する論文をarXivで公開した。130名以上の著者が名を連ねる大規模プロジェクトだ。
DSecはFnCall、コンテナ、microVM、フルVMの4種類のサンドボックスバックエンドを統一SDKで提供する。LLMがリポジトリを検査し、ツールを呼び出し、コマンドを実行する際に必要な、分離された状態保持型の実行環境を大量に動的生成できる設計となっている。
本番環境では約160ノードで構成される1ユニットが1日約300万のサンドボックスを処理し、38万以上の同時実行をサポート。画像データはクラスター全体の分散ファイルシステム「Fire-Flyer File System（3FS）」からオンデマンドで読み込む仕組みで、再利用率が低い大規模イメージコーパスへの対応を実現している。
また、強化学習（RL）フレームワークと共同設計されており、状態を保持するロールアウト実行とGPU訓練を分離。アイドルリソース回収と報酬ハッキングなどのエージェント不正行動への対策も組み込まれている。