如果使用的内存小于阈值，则仅运行condor作业 - 腾讯云开发者社区

这种设计将内存与计算解耦，能够为AI模型部署TB级内存，而仅使用GPU只能部署GB级的内存。 - 权重流（Weight streaming）在晶圆级集群上仅使用数据并行性训练大型模型的新方法。...而今天宣布的CG-1则是所有这些努力的结晶——它是Cerebras部署过的最大的AI超算，得益于Andromeda，Condor可以在短短两周内就完成部署。...要知道，OpenAI的ChatGPT得益于微软Azure建立的专用集群，DeepMind和Google Brain的突破则得益于GCP的预配置TPU pod。...由于CG-1具有82 TB的统一内存，Cerebras的团队甚至可以将最大的模型直接放入内存中，而无需任何分区或额外的代码。...效果就是，在Cerebras上实现标准的GPT仅需1200行代码，比行业领先框架的平均代码简洁30倍。

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服务器集群任务调度系统大比拼！

有幸在工作中体验了几个计算集群的使用，几乎每个计算集群都有专门的集群调度系统，而当需要在短时间对多个系统做测试是第一道障碍就是熟悉各个调度系统的操作指令，以下列举近期使用到的几个分布式作业调度系统的常用操作指令和几个超算中心使用体验...128G 调度系统不明，可能是自研的，以下为常用指令 qload -w: 显示可用队列资源使用情况 bsub: 提交作业常用参数 bsub -q q_x86_share -N 1 -o job.out...，测试结果显示开启超线程对计算密集型进行有小幅加速效果，但在以核时计费的系统中需要注意，开启超线程将会导致耗费核时为实际情况的两倍，此集群只有一个登录节点，节点运行程序较多，有mysql运行在登录节点，...QUEUE: 显示指定队列信息 qhost：查看计算节点使用情况 qsub：提交作业 qstat：查看已提交作业 qdel JOBID：取消已提交作业分布式管理系统常用指令速查表 ?...欢迎您继续补充完善那我就补充一下，早在 2015年9月29日我就介绍过关于qsub和condor两种在集群上面提交任务的方式比对 condor_q 可以用来查看任务提交情况 condor_rm 可以用来杀掉提交的任务

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Armada｜如何使用Kubernetes在数千个计算节点上运行数百万个批处理作业

我们的大部分业务使用大型计算网格来执行分布式数据科学和数值处理——在大型、嘈杂的真实世界数据集中寻找模式。直到最近，我们主要是使用运行在 Windows 上的HTCondor[2]来实现这一点。...我们尝试在 Condor 和 Linux 上运行容器化作业，但在去了一遍巴塞罗那的 KubeCon，并与其他一些研究机构进行了交谈后，我们觉得使用 Kubernetes 可以做得更好。...我们有一个大型的、固定的 on-prem 计算池，Condor 模型的优点之一是，你可以提交比你的基础设施一次处理的更多的作业，多余的作业在外部排队，并使用公平共享系统进行优先级排序。...如果我们能够启用这些额外的特性，我们是否能够将 Kubernetes 也用于批处理作业基础架构，并为所有计算提供一个单一的逻辑平台？我们开始了一个内部实验，命名为 Armada。...我们很快就产生了一个概念验证，并有了一个应用程序，我们可以在 AWS 中使用它来证明 Kubernetes 能够在多个集群（每个集群有数百个节点）上运行数万个作业。

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HTCondor下多台Linux计算集群的搭建

install -y curl （二）对三个角色分别进行如下操作 1）充当Central Manager角色的虚拟机首先，查找此虚拟机的IP 命令行输入ifconfig -a,红框的即为虚拟机IP...-s -- --no-dry-run --execute 192.168.87.132 （三）执行condor_status查看登录到提交计算机上的用户应该能够查看池中的执行计算机（使用condor_status...），提交作业（使用condor_submit）以及运行（使用condor_q）。...显示的为两台执行角色的虚拟机。...（附）部分bug及解决方案因未设置密码问题无法使用root权限如提前安装了htcondor，使用此命令卸载 sh -c "apt-get -y remove --purge htcondor &&

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4万亿晶体管5nm制程，全球最快AI芯片碾压H100！单机可训24万亿参数LLM，Llama 70B一天搞定

而团队也可以在WSE-3的加持下，以前所未有的速度和规模训练和运行AI模型，并且不需要任何复杂分布式编程技巧。...（之前的CS-2集群只有1.5TB和12TB可选）单个CS-3可与单个1200 TB内存单元配对使用，这意味着单个CS-3机架可以存储模型参数，比10000个节点的GPU集群多得多。...除此之外，与使用GPU相比，在Cerebras平台上开发所需的代码量还减少了高达97%。更令人震惊的数字是——训练一个GPT-3规模的模型，仅需565行代码！...而Cerebras的全片级计算系统（WSC）则轻松跨越这一障碍——它通过无缝整合各个组件，实现了大规模并行计算，并提供了简洁的数据并行编程界面。...此前，这两家公司已经联手打造了世界上最大的两台AI超级计算机：Condor Galaxy 1和Condor Galaxy 2，综合性能达到8exaFLOPs。

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《Python分布式计算》第6章超级计算机群使用Python （Distributed Computing with Python）典型的HPC群任务规划器使用HTCondor运行Python任务

如果在这一步（称作协调循环）没有可用的资源来运行任务，任务就保存在队列中。一旦指派了运行任务的资源，规划器会在分配的机器上运行可执行文件（步骤4）。...如果不是这样，就必须让代码和数据是在共享式文件系统，或是复制到机器上。规划器（通常使用监督进程）监督所有的运行任务，如果任务失败则重启任务。...例如，我们可以进行一些试验，我们请求运行64位Linux、大于64GB内存的机器，倾向于快速机器： Requirements = (Target.Memory > 64) && (Target.Arch...其他人则喜欢HTCondor和DAGMan的工具处理任务内依赖。二者都是运行在HPC机群的强大系统。调试一切正常是再好不过，但是，运气不会总是都好。...如果不能的话，应该像普通任务一样规划数据的移动，并使用任务依赖，保证数据准备好之后再开始计算。总结我们在本章学习了如何用任务规划器，在HPC机群上运行Python代码。

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StarRocks学习-进阶

当一个Label对应的导入作业成功后，不可再重复使用该Label提交导入作业。如果某Label对应的导入作业失败，则该Label可以被再使用。...当数据库中正在运行的导入任务超过最大值时，后续的导入不会被执行。如果是同步作业，则作业会被拒绝；如果是异步作业，则作业会在队列中等待。...例如：如果原始数据存放在HDFS上，则使用Broker load导入。确定导入方式的协议：如果选择了Broker Load导入方式，则外部系统需要能使用MySQL协议定期提交和查看导入作业。...过大的导出会导致更多的垃圾文件和更高的重试成本。如果表数据量过大，建议按照分区导出。在 Export 作业运行过程中，如果 FE 发生重启或切主，则 Export 作业会失败，需要用户重新提交。...export_running_job_num_limit：正在运行的 Export 作业数量限制。如果超过，则作业将等待并处于 PENDING 状态。默认为 5，可以运行时调整。

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Spark AQE SkewedJoin 在字节跳动的实践和优化

举个例子，下图是我们遇到的一个 SkewedJoin 没有生效的作业，从运行 metrics 来看，ShuffleRead 发生了很严重的倾斜，符合 SkewedJoin 生效的场景，但实际运行时并没有生效...而当我们尝试提高这一阈值之后，部分大作业由于 Driver 内存使用上涨而失败，为了解决这一问题，我们做了以下优化： Driver 收到详细的 MapStatus之后，先将数据用于更新每个 ReduceTask...通过上述优化，我们成功在线上将默认阈值从 2000 调整为 5000，保证了线上 96.6% 的 Spark 作业能够准确的识别数据倾斜（如果存在）。...接着，本文介绍了 AQE SkewedJoin 在字节跳动的使用情况，包括日均优化覆盖作业和优化效果，其中30%被优化的 Spark 作业所属于的场景是字节自研支持的。...决定 Mapstatus 使用 HighlyCompressedMapStatus还是 CompressedMapStatus 的阈值，如果 huffle partition 大于该值，则使用 HighlyCompressedMapStatus

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hadoop重用机制

,则jvm都不会进行重用(即mapred.job.reuse.jvm.num.tasks的值永远为1,对于任何一个task,它都会新启动一个jvm来运行该task) 。...首先也是先判断当前节点是否有空闲的slot剩余,如果没空闲的slot槽位,才会判断当前分配的slot槽位中的jvm是否已经将当前的task任务运行完,如果task已经运行完,才会复用当前jvm(当前只针对同一个...(reduce)函数中的static类型的变量在使用时可能没有达到预期目的,因为再次使用该变量时,静态变量的值仍为上次task运行结束时的值。...注:开启此机制之后,需要制定小作业的阈值.设定map任务数量和reduce任务数量阈值....所以，如果有10million个文件，每一个文件对应一个block，那么就将要消耗namenode 3G的内存来保存这些block的信息。

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高通量计算框架HTCondor(六)——拾遗

Windows下回默认使用文件传输机制，也就是将数据随着任务程序发送到任务机上区运行，这种方式往往会造成巨大的IO阻塞；再运行完成后，传送的数据又会被清空删除，也造成了IO性能浪费。...所以，如果条件允许的情况下，最好还是使用分布式文件管理系统，当然这又是另外一个问题。...如果给一个8核的机器提交任务，这台机器就会同时运行8个任务，如果恰好这个任务是与IO密集相关的，就会造成IO性能的浪费。毕竟硬盘总是只有一个磁头，单个磁头在磁盘中反复移动，会造成磁盘的损耗。...使用建议 condor_q显示任务为H也就是挂起，说明发送的任务程序可能无法正常运行，一般是任务机器缺少必要的运行环境如一些dll。网络环境需要保持稳定。...HTCondor有设置任务队列优先级运行的功能condor_prio，可以查看文档内相关的说明。

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Kerberos安全工件概述

本节描述Cloudera集群如何使用其中一些工件，例如用于用户身份验证的Kerberos principal和Keytab，以及系统如何使用委派令牌在运行时代表已身份验证的用户对作业进行身份验证。...如果NameNode发现令牌已经在内存中，并且当前时间小于到期日期（maxDate），则该令牌被视为有效。...如果有效，则客户端和NameNode将通过使用它们拥有的TokenAuthenticator作为密钥，并使用MD5作为协议来相互认证。...• 当前时间必须小于所指定的时间 maxDate。如果令牌续订请求成功，则NameNode将新的到期日期设置为min(current time+renew period, maxDate)。...如果NameNode随时重新启动，它将失去内存中所有先前的令牌。在这种情况下，令牌将再次保存到内存中，这次具有新的到期日期。

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Apache Paimon核心原理和Flink应用进阶

对于任意两个同时修改表的writer，只要他们不修改同一个存储桶，他们的提交都是可序列化的。如果他们修改同一个存储桶，则仅保证快照隔离。也就是说，最终表状态可能是两次提交的混合，但不会丢失任何更改。...如果您使用固定存储桶模式，请重新调整存储桶数量。并行度建议sink的并行度小于等于bucket的数量，最好相等。...但是，如果该值变得太大，则查询表时将需要更多内存和 CPU 时间。如果您担心内存 OOM，请配置sort-spill-threshold。它的值取决于你的内存大小。...为了避免这些缺点，用户还可以选择在writer中跳过Compaction，并仅运行专门的作业来进行Compaction。...重新缩放桶数不会影响读取和正在运行的写入作业。

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【Spark重点难点】你以为的Shuffle和真正的Shuffle

接着，每写一条数据进入内存数据结构之后，就会判断一下，是否达到了某个临界阈值。如果达到临界阈值的话，那么就会尝试将内存数据结构中的数据溢写到磁盘，然后清空内存数据结构。...调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如96m），从而减少拉取数据的次数，也就可以减少网络传输的次数，进而提升性能。...如果内存充足，而且很少使用持久化操作，建议调高这个比例，给shuffle read的聚合操作更多内存，以避免由于内存不足导致聚合过程中频繁读写磁盘。...调优建议：由于SortShuffleManager默认会对数据进行排序，因此如果你的业务逻辑中需要该排序机制的话，则使用默认的SortShuffleManager就可以；而如果你的业务逻辑不需要对数据进行排序...task的数量小于这个阈值（默认是200），则shuffle write过程中不会进行排序操作，而是直接按照未经优化的HashShuffleManager的方式去写数据，但是最后会将每个task产生的所有临时磁盘文件都合并成一个文件

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Hadoop MapReduce 工作过程

在每个分区中，后台线程按照建进行内排序，此时如果有一个Combiner，它会在排序后的输出上运行。...一旦内存缓冲区达到溢出的阈值，就会新建一个溢出写文件，因此在Map任务完成最后一个输出记录之后，会有若干个溢出写文件。...在这3次排序中第一次是在内存缓冲区做的内排序，使用的算法是快速排序；第二次排序和第三次排序都是在文件合并阶段发生的，使用的是归并排序。 7....作业的进度组成一个MapReduce作业在Hadoop上运行时，客户端的屏幕通常会打印作业日志，如下： ?...对于一个大型的MapReduce作业来说，执行时间可能会比较比较长，通过日志了解作业的运行状态和作业进度是非常重要的。

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Spark性能优化 (3) | Shuffle 调优

调节map端缓冲区大小在 Spark 任务运行过程中，如果 shuffle 的map端处理的数据量比较大，但是map端缓冲的大小是固定的，可能会出现map端缓冲数据频繁spill溢写到磁盘文件中的情况...，如果内存资源较为充足，适当增加拉取数据缓冲区的大小，可以减少拉取数据的次数，也就可以减少网络传输的次数，进而提升性能。...如果在指定次数之内拉取还是没有成功，就可能会导致作业执行失败，默认为3， val conf = new SparkConf() .set("spark.shuffle.io.maxRetries",...调节SortShuffle排序操作阈值对于SortShuffleManager，如果shuffle reduce task的数量小于某一阈值则shuffle write过程中不会进行排序操作，而是直接按照未经优化的...当你使用SortShuffleManager时，如果的确不需要排序操作，那么建议将这个参数调大一些，大于shuffle read task的数量，那么此时map-side就不会进行排序了，减少了排序的性能开销

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详解hive的join优化

如果hive.auto.convert.join设置为true，则优化器不仅会将连接转换为mapjoins，还会尽可能地合并MJ *模式。...如果表的大小总和可以小于配置的大小，则组合两个map join，从而产生单个map join。这减少了所需的MR作业数量，并显着提高了此查询的执行速度。...在除了需要流式传输之外的表都小于配置的阈值大小的情况下，outer join可以转化为外部链接。full outer join无法转换为map-join，因为两个表都需要进行流式处理。...在表进行排序和分桶的任何地方都可以使用SMB连接。join归结为仅合并已经排序的表，允许此操作比普通的map-join更快。...客户端哈希表的优缺点在客户端上生成哈希表（或多个join的多个哈希表）具有缺点。（*客户端机器是用于运行Hive客户端并提交作业的主机。）数据位置：客户端所在机器通常不是数据节点。

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【Dr.Elephant中文文档-6】度量指标和启发式算法

1.度量指标 1.1.资源用量资源使用情况是你作业在 GB 小时内使用的资源量。 1.1.1.计量统计我们将作业的资源使用量定义为任务容器大小和任务运行时间的乘积。...因此，作业的资源使用量可以定义为mapper和reducer任务的资源使用量总和。...2.1.2.1.计算启发式算法对Mapper GC严重度的计算按照如下过程进行。首先，计算出所有作业的平均的 CPU 使用时间、平均运行时间以及平均垃圾回收消耗的时间。...2.1.9.Reducer 内存消耗这部分分析显示了任务的内存利用率。算法会比较作业消耗的内存以及容器要求的内存分配。消耗的内存是指每个作业消耗的最大内存的平均值。...而Spark在应用程序执行时，会一次性的申请所需要的所有资源，直到任务结束才释放这些资源。过多的内存使用会对集群节点的稳定性产生影响。所以，我们需要限制Spark应用程序能使用的最大内存比例。

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操作系统精髓与设计原理--单处理器调度

对于响应时间可以定义一个阈值，则调度机制的目标是使平均响应时间小于等于此阈值的用户数量最大。面向系统的准则：重点是处理器的使用的效果和效率，如吞吐量，即进程完成的速度。...当前的进程执行完后，等待的I/O密集型进程会快速通过运行态，再次进入到I/O队列里，期间对处理器的使用时间并不长。如果处理器密集型进程阻塞了，则处理器和I/O设备都会空闲。...较好的思想是时间片要略大于一次典型交互所要时间，如果小于则大多数进行要至少两个时间片长度；如果过长会退化成FCFS策略。该策略在通用的分时系统或事务处理系统特别有效。...如果值远低于实际值则可能提前终止此作业。在生产环境中，相同的作业频繁运行，可以收集它们的统计值，对于交互进程，操作系统可以为为每个进程保留一个运行平均值。...反馈 FB 如果没有关于个个进程的相对长度的任何信息，则SPN、SRT、HRRN都不能使用。另一种使短作业优先的方法是降低长作业的优先级，即不能获得剩余执行时间，则关注已执行时间。

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Cerebras推出全球最强AI超算：5400万个AI内核，算力高达4 exaFLOPS！

SLAC的可编程性保证了内核能够在不断变化的机器学习领域运行所有的神经网络算法。随后在2021年4月，Cerebras 推出了第二代的AI芯片WSE-2。...万亿个，同时他的AI内核数量也达到了85万个，片上内存也由原来的18GB提升到了40GB，内存带宽由9PB/s提高到了20PB/s，结构带宽高达220PB/s。...但是，WSE-2在单个芯片上就已经集成了更多的AI核心、拥有大的片上内存和更低延迟的高带宽结构，这也使得其在AI加速任务的处理上更具优势，功耗也更低，在安装上也更方便和节省时间，并且CS-2的能耗仅需要...CG-1的编程完全没有复杂的分布式编程语言，这意味着即使是最大的模型也可以轻松运行，而无需花费数周或数月的时间在数千个GPU上分配工作。...斯坦福大学AI电脑科学家Chris Manning表示，如果无法打造AI模型的研究员习惯使用与NVIDIA芯片相兼容的软件，将使得上述新创企业处于劣势。编辑：芯智讯-浪客剑

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蓝鲸rabbitmq监控实践

在生产环境中曾遇到过因为rabbitmq异常，导致作业任务以及标准运维任务执行卡住的情况，如果故障发生在夜间，会导致一些重要的定时任务无法按照预期执行，容易造成一些重大运维事故。...所以通过监控掌握rabbitmq服务的运行情况，对于整个蓝鲸服务的正常运行至关重要。这里提供一个rabbitmq监控实践总结。...如果是监控平台版本是V3.6.3029或者版本相近的，可以直接使用文末附件导入，其他版本的监控平台没有测试过。...0.4，即内存阈值为 0.4，表示当 RabbitMQ 使用的内存超过 40%时，就会产生内存告警井阻塞所有生产者的连接。...节点失活告警 rabbitmq_aliveness_info内存使用达到阈值告警

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地表最强AI超算震撼发布！4 ExaFLOPs算力破天，6000亿参数模型10天训完

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4万亿晶体管5nm制程，全球最快AI芯片碾压H100！单机可训24万亿参数LLM，Llama 70B一天搞定

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Hadoop MapReduce 工作过程

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