选自Google Cloud Platform 作者:Norm Jouppi 机器之心编译 在去年的谷歌 I/O 开发者大会上,谷歌宣布发布了一款新的定制化硬件——张量处理器(Tensor Processing Unit/TPU),参见机器之心当时的报道《谷歌发布 TPU 只是开始,是时候让英特尔害怕了》。但很长一段时间以来,谷歌并没有披露相关成果的细节。今天早些时候,谷歌终于打破了沉默,通过一篇论文介绍了这项研究的相关技术以及与其它硬件的比较。谷歌的硬件工程师 Norm Jouppi 也第一时间在谷歌云
11月20日消息,英伟达(NVIDIA)推出的“Hopper”H100 GPU是目前全球AI巨头极力争夺的“战略资源”,但是由于供应量有限,很多订单都已经排到了2024年。这也迫使一些AI厂商选择考虑其他替代方案,当然H100高昂的价格也是一个影响因素。
在上次发布失败后,很多朋友建议我们改用 k8s ,但我们还是想再试试 docker swarm ,实在不行再改用 k8s 。
上一篇我们通过一个 Node.js 纯 FaaS 的 Serverless 应用,给你介绍了 Serverless 引擎盖下的运作机制,总结来说,FaaS 依赖分层调度和极速冷启动的特性,在无事件时它居然可以缩容到 0,就像我们的声控灯一样,有人的时候它可以亮起来,没人的时候,又可以自动关了
最近一个多月一直在做服务器的性能优化,老大的要求是要做到300个并发,控制在200毫秒以内,就说说我最近做的内容吧。 从30个并发平均每个2000毫秒 到 300个并发平均每个178毫秒 简单介绍一下做了那些优化: 01、减少log日志的打印 02、减少redis的交互 03、耗时操作的处理 04、大文件信息的存储 05、python的缓存机制 06、异步处理非返回操作
如果你的nginx服务器给2台web服务器做代理,负载均衡算法采用轮询,那么当你的一台机器web程序关闭造成web不能访问,那么nginx服务器分发请求还是会给这台不能访问的web服务器,如果这里的响应连接时间过长,就会导致客户端的页面一直在等待响应,对用户来说体验就打打折扣,这里我们怎么避免这样的情况发生呢。这里我配张图来说明下问题。
某天收到频繁的告警邮件,定时任务调度失败,查看 xxl-job 的执行器列表是空的,但是服务又显示健康,查看历史任务执行记录发现执行器是依次递减,由于是线上服务,只能先重启,然后线程日志也没有,同时尝试访问服务的健康检查接口,发现健康检查接口访问不通,应该是服务已经挂了,但是因为服务配置的是 TCP 健康检查,握手其实没问题,所以没有检测出来服务异常(血淋淋的教训)。
最近,他们在印度的班加罗尔搭建了一个名为“gChips”的芯片团队,目标是消费类SoC,并且短时间内就拉来了十几位英特尔、英伟达、高通的技术大咖。
△ TPU的印刷电路板 李杉 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 自从Google去年透露自己开发了一款名为TPU的专用芯片,用于提高人工智能计算任务的执行效率,关于这种新芯片的猜测就从未停止。 今天,Google终于披露了关于TPU的更多信息。除了发表一篇有75位联合作者的论文《In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing UnitTM》外,文章的第四作者David Patterson还在美国国家工程院的活动上发表了演
过去十多年来,英特尔在服务器市场方面一直处于领先地位,其每年推出的至强处理器几乎已经等于服务器、数据中心的代名词。但是,在英特尔不断延迟其 10 纳米芯片制造工艺之后,外界开始议论纷纷,最终也让其他厂商有机会在数据中心计算市场CPU领域向其发起挑战。 展望 2022 年,数据中心计算领域比十年前要丰富精彩得多。AMD重返市场,创造出具有竞争力的 CPU 和 GPU,并且如果一切顺利,它将在今年第一季度末收购 FPGA 制造商 Xilinx。(2020 年 10 月AMD宣布将以350 亿美元收购 Xilin
最近因为太忙,时间不够,导致长时间没写笔录,没有好好去总结自己,很不应该,要调整回来。
Keepalived 保证集群高可用 高并发:能够同时供多台机器访问 高可用:防止集群中的某个节点坏掉,而导致整个集群不能使用。 负载均衡:接收客户端的请求,服务端的响应。 最少两台 Keepalived 起初就是为了和lvs进行搭配使用,配合lvs对后端的集群进行健康检查,当后端的集群中有一个服务宕机,它会把这个服务剔除集群,保证集群的可用性。当后端服务器能够正常运行的时候,再将该服务加入到集群当中。 后来keepalived加上了vrrp协议 Vrrp协议 虚拟路由冗余协议 Keepalived为Lvs负载均衡服务器来做节点检查,实现高可用,避免单点故障。 负载均衡集群中,分为(master backup)如果发生故障,从节点将会在集群中选举出一个主来,来代替主的位置,主和从之间会发送特定的消息(这个消息的时间一般为1s),当从服务器接收不到主给的消息,就意味着主服务宕机,然后接替vip来进行工作,从而保障集群的高可用。当主修好时,会继续主的位置。
相信建站的朋友都十分关心网站速度问题了,玖柒的小窝一直在强调极速优化这次词语,同时在之前的很多文章中我也简单的介绍了子比主题的关于速度优化的一些原理。理论上来讲使用子比主题搭配一个不是太差的服务器,那么就已经很快了,如果你想让你的网站变得更快,那么看了这篇文章,我相信完全够了。
感谢园子里的同学对上一篇的支持,很高兴楼主的一些经验及想法能够对大家有一些帮助。 上次主要讨论缓存读写这块各种代码实现,本篇就上次的问题继续来,看看那些年折腾过的各种缓存做法。 缓存预热 上次有同学问过,在第一次加载时缓存都为空,怎么进行预热。 单机Web情况下一般使用RunTimeCache,这种情况下: 可以在启动事件里面刷新 void Application_Start(object sender, EventArgs e) { //刷新 } 另
因为我是做服务器开发相关工作,所以偶尔会有需求是,外网的人要访问我电脑上的某些服务。
漏洞1 Node.jsnode-serialize 反序列化 • Node.js存在反序列化远程代码执行漏洞,Node.js的node-serialize库中存在一个漏洞,该漏洞通过传输JavaScript IIFE,利用恶意代码(未信任数据)达到反序列化远程任意代码执行的效果。并且Nodejs服务端必须存在接收序列化的数据接口。 利用方法 • docker pull medicean/vulapps:n_nodejs_1 • docker run -d -p 1010:80 medicean/vulap
---- 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】ChatGPT引爆了芯片界「百家争鸣」,谷歌、微软、亚马逊纷纷入局芯片大战,英伟达恐怕不再一家独大。 ChatGPT爆火之后,谷歌和微软两巨头的AI大战战火,已经烧到了新的领域——服务器芯片。 如今,AI和云计算都成了必争之地,而芯片,也成为降低成本、赢得商业客户的关键。 原本,亚马逊、微软、谷歌这类大厂,都是以软件而闻名的,而现在,它们纷纷斥资数十亿美元,用于芯片开发和生产。 各大科技巨头研发的AI芯片 ChatGPT爆火,大厂开启芯片争霸赛
2019年开始,随着全球各大传统企业,包括商业银行的全面上云,云计算开启了高速发展时代。从人类历史上的第一张黑洞照片到疫情期间的全民网课、线上会议与药物研发,它在科研探索、教育等场景中扮演的角色越来越重要。
服务器终于稳定了,项目也迁移完成了,BCVP (前后端分离认证鉴权一整套)框架也平稳度过了两个星期。最近半年以来,一直受到服务器偶尔重启的困扰,看了下原因,是服务器内存被占满了,这还是没有使用呢,要是发布个流程,直接服务器挂掉
在vue-cli3跑项目时发现了这个问题,浏览器一直在频繁发送这个请求,导致联调时很不方便,而且本地开发时项目也不能实时更新。
本文从腾讯游戏服务器性能测试的经历出发,对服务器性能测试的参考标准进行了介绍,并对常见问题进行了答疑和问题溯源!
在我们讨论Docker的使用场景之前,先来看看Docker这个工具有什么特别的地方吧。
当你接手一个老项目,可能发现程序在服务器上运行性能低得可怕,与此同时现网流量还在逐渐增长。也许运用最新框架、微服务容器化、异步协程等方法来次彻底的重构,能够挽狂澜于既倒。可惜时不我待,运维已经在要求加机器了,而坏消息是,原有框架还不支持水平扩展,没法通过堆机器解决。有没有办法在不进行大改的情况下,度过难关呢?
蔡岳毅,携程旅行网酒店研发中心高级研发经理,资深架构师,负责酒店大住宿数据智能平台,商户端数据中心以及大数据的创新工作。
Paper本身有一定的技术门槛,缺乏网络安全知识的小伙伴儿看起来可能有些吃力。今天轩辕尝试用简单易懂的方式带大家来感受一下,来自这个星球上顶级的安全机构开发的后门,到底是什么样的。
新版的dubbo-admin 在支持dubbo2.7新特性的同时,还兼容dubbo2.6。基于dubbo2.7的元数据中心,我们可以做一些事情,比如服务测试,在目前版本的dubbo-admin中,其实已经支持这个功能。
没想到通过 SSH 命令想进入到服务器的时候,一直提示超时,发现我竟然进不去自己的服务器了??
流量控制就是发送方不能无脑的给接收方发送数据,它需要根据接收方的处理能力来发送数据。
上线新功能后,要多观察。如果出现不稳定性的情况,需要高优先级查清原因,避免出现更大的问题。
事情的背景是这样的:一个朋友今年年初新开了一家公司,自己是公司的老板,不懂啥技术,主要负责公司的战略规划和经营管理,但是他们公司的很多事情他都会过问。手下员工30多人,涵盖技术、产品、运营和推广,从成立之初,一直在做一款社交类的APP。平时,我们一直保持联系,我有时也会帮他们公司处理下技术问题。
ETL在数据工作中起着至关重要的作用,主要用途有两个:(1)数据生产(2)为探索性数据分析与数据建模服务。
不少同学开始问我其它型号的 CPU 和它比有什么区别呢。考虑到了市场上各种新老 CPU 型号太多了,咱们没办法一一介绍。所以我想了一个办法,咱们把这些年 CPU 进化的几个关键点讲一讲。这样将来大家再看其它的 CPU 的时候,也能做到懂得历史,也能展望未来了。最重要的微内核 sunny cove的 介绍在文章的最后。
具体效果,可以点这里查看一下官方提供的演示网站,用户名:test1,密码:123456
spark Streaming
答:volatile保证线程对该变量的可见性,根据JMM模型每个线程都有一块抽象私有的本地内存区域,该区域与主内存进行交互(当对volatile变量进行写的时候,会是其他线程的内存中存储该变量的值失效)
导读:在2018人工智能计算大会上,丛京生发表“可定制计算与AI”的演讲。丛京生提出,计算能力的提高,让今天的AI无处不在。而当前计算的瓶颈是能耗和能效的问题。可定制计算将对AI的发展起到重要作用,同时,AI的发展对可定制化计算也有很大的帮助。目前的工作是想让AI芯片的设计民主化,让人人都可以设计电路。
多亏了更快更好的计算,我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了,这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢,传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于,在构建解决方案时,我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架,比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢?从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事,尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
WordPress 的功能不断的增多,WordPress 运行所需的内存也不断增多,如果内存不够,你在 WordPress 操作的时候,就会碰到像这样的问题"Allowed memory size of xxxxxx bytes exhausted"(允许的内存 xxxx 字节已经用光了),这时候你需要给 WordPress 分配更多的内存。
有人认为,微服务的大行其道是在给Java EE下达死刑判决书。也有人认为,Java EE已死的论调可笑至极。读者朋友,你们怎么看? 引言 有人说,Java确实过于臃肿,经常“小题大做”。但PHP、Node.js扩展方面短板太明显,做小应用可以,大型应用就玩不转了。 另外,Java EE领域有太多优秀框架可以解决开发效率的问题,事实上借用Spring等框架,开发的效率丝毫不亚于PHP。 互联网时代的Java开发者,很多都不是基于Servlet和EJB来开发Web应用,而且WebLogic、WebSphere也
Nuxt.js 是一个基于 Vue.js 的通用应用框架,一个用于Vue.js 开发SSR应用的一站式解决方案。它的优点是将原来几个配置文件要完成的内容,都整合在了一个nuxt.config.js,封装与扩展性完美的契合。
因为收回过程内存开销比较大,且堵塞其他操作,所以V8引擎会周期性的释放那些不再使用的变量,进而释放内存
作为企业主使用开源建站cms一直有一个漏洞注入的困惑,因预算有限只能找一些免费的防火软件,但是效果都不怎么样,年初的时候看到一个一款叫长亭雷池的防火墙软件,体验了一番效果不错现在业务上也用雷池部署自己的业务。
家里的装的是联通的光纤,安装后一直获取的是公网IP,家里架设了NAS和路由都可以通过外网访问,但是忽然有一天不能访问了,经过检查发现竟然成了内网IP,经过多方交涉没有进展,于是只能想办法通过内网穿透来实现,通过一番搜寻找到了Frps这个内网穿透神器,通过刷过梅林固件的路由来实现,下来就给大家介绍下。
本文我们将探讨 Redis (远程字典服务器). Redis是一个开源的、内存型的键值存储。它也被看作为一个字典型的数据结构服务器,因为它的键值不仅仅是字符串,也有hash、集合、列表和排序的集合等。 Redis 与Memcached 很类似,但它们之间有一些不同. 特性RedisMemcached在内存中XX复制X 分区X 数据结构X 验证XX发布订阅模型X 数据持久X 虚拟内存X 特性详解 在内存中: Redis将键值存储到主存上以便快速读写存取. 复制: Redis支持主备复制. 数据写
WebSocket协议是基于TCP的一种新的网络协议。它实现了浏览器与服务器全双工(full-duplex)通信——允许服务器主动发送信息给客户端。
用户经常因为OOM killer造成数据库崩溃问题来找我们寻求帮助。Out Of Memory killer会杀死PG进程,并且是我们遇到的数据库崩溃问题中首要原因。主机内存不足的原因可能有多种,最常见的有:
通过jstat -gcutil pid 5000 ,发现fgc次数很多而且频繁,此时老年代占比已经大约70%左右,且已经回收不了内存,我们这边设置的fgc阈值是老年代的70%。此时因为还有30%的老年空间,所以整体内存相对还算稳定,CPU也比较稳定,但是有很大的潜在的风险,就是内存一直上涨,不释放。
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