通过 ASW Map 并发能力编排调用云函数，完成批量数据的处理，并将结果写回存储，提供开箱即用、灵活便捷、高弹性高可用的数据处理系统模型。...本文为您介绍如何使用 ASW 编排云函数，快速搭建一个高可用的数据处理流水线。 01. ASW 工作流优势 弹性高并发：工作流并发调用云函数可以快速调动大量计算资源加速数据处理。...自定义流程：ASW 工作流可以实现高度自定义的工作流流程，例如数据处理流程、数据分析算法、数据存储方式。...降低成本：数据处理是 CPU 密集型任务，在 ASW 工作流及云函数的资源利用率高的情况下，实现了成本的降低。 提升效率：降低学习和使用成本，极大程度上缩短了项目周期，加快开发部署。 02.
为什么Intel处理器主频这么高，而AMD处理器主频都很低？是不是AMD处理器性能不如Intel？...1条3级流水线，分别是车轮生产流水线，车门生产流水线以及组装流水线，整条流水线的周期选取为12s，注意，在此为什么设置整条流水线的周期为三个步骤中最长的12s呢？...，但缓存的增加必然导致信号的延迟和高功耗高发热量！...3 CPU内部的流水线与工厂流水线的区别和联系 CPU流水线属于工厂流水线的一种，具有流水线的一些共性，但与工厂流水线也具有一些区别，在本文中我们已得到增加流水线级数有助于提升CPU主频的结论，那为什么...由此可见，主频能代表：高发热和高功耗! 但性能与执行效率并不高 目前，P4处理器采用31级流水线工位，而A64则是12级流水线工位。。。
在硬件电路设计中，流水线设计思想是一种很重要的设计思想，这种思想是一种用面积换速度的思想，用更多的资源来实现高速。...（面积就是需要的硬件数量，如触发器的数量） 顾名思义，流水线思想，就像工厂中的流水线一样。假设是一个手机组装的流水线，一个三个步骤：A，将电池装入手机起来；B，将屏幕组装起来；C，将外壳组装起来。...在上面的三个步骤中，流水线的实现就是：A步骤实现后，将手机发往B，然后A继续组装电池，而不会等待C完成再组装；B和C也是一样。流水线思想就是自己完成自己的功能，不会等待。...如果不采用流水线思想，那么生产一个产品就需要50天，然后再开始从第一个步骤开始。这样以后的每个产品都需要50天。...相当于拥有非流水线的5倍效率 当然在硬件电路设计中，通常面积和速度是保持一定的平衡，一旦面积小，那么速度一般会更慢；而速度一旦提高，面积就会增加。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 流水线设计的概念 它是面积换取速度思想的又一种具体现。...所谓流水线设计实际上是把规模较大、层次较多的组合逻辑电路分为几个级，在每一级插入寄存器并暂存中间数据。 流水线处理是提高组合逻辑设计的处理速度和吞吐量的常用手段。...如果某个组合逻辑设计的处理流程可以分为若干步骤，而且整个数据处理过程是“单流向”的，即没有反馈或者迭代运算，前一个步骤的输出是下一个步骤的输入，则可以考虑采用流水线设计方法提高数据处理频率，即吞吐量。
共识算法是分布式系统保证节点数据状态一致性的方法，在区块链的共识算法分POW(工作量证明)和POS(权益证明)两大类。...第二类的POS模式是由通过算法来选择出块共识节点，多用于联盟链和一些追求高TPS的新公链项目中。POS的特性是通过支持更小的出块间隔来达到最优的性能，但却牺牲了部分的安全性与去中心化。...所以在BFT的共识算法中网络延迟成为了高TPS的瓶颈。...DPOS BBFT共识算法 Bystack的共识算法是基于DPOS和BBFT算法特性的全新混合共识算法, 通过将出块与BBFT签名异步进行的模式使得算法同时具有高TPS与快速最终确认的特性。...TPS 实现高TPS的核心点是每个共识节点连续出m个区块。因为当每个节点只出一个块的话那么下一个共识节点出块需要等待上一个共识节点出的块，这里就需要考虑一个网络延迟带来的问题。
前言 在解决系统面对高并发的场景下，有三把主要利器，分别是缓存，降级，限流。 缓存是通过提升系统访问速度和增大系统处理能力，能大幅度缓解高并发的冲击。...单机限流算法 常见的限流算法有，固定时间窗口，滑动时间窗口，令牌桶算法和漏桶算法等。...漏桶算法的图示如下： ?...总结 本文主要对比介绍了目前主流的限流算法的原理和相关细节，限流思想非常实用，尤其是在面对高并发特定的场景下，可以极大的发挥其作用，从而为我们服务和系统提供更加可靠和健壮的保障。...实际应用中常用的限流算法多为令牌桶和漏桶算法，回到文章开头，如果高并发真的遇到限流算法的时候，想我让起了，李白在《蜀道难》一文里面，描述剑阁时用的形容，真的是任你千军万马袭，我自“一夫当关，万夫莫开”。
第二类的POS模式是由通过算法来选择出块共识节点，多用于联盟链和一些追求高TPS的新公链项目中。POS的特性是通过支持更小的出块间隔来达到最优的性能，但却牺牲了部分的安全性与去中心化。...所以在BFT的共识算法中网络延迟成为了高TPS的瓶颈。...DPOS BBFT共识算法 Bystack的共识算法是基于DPOS和BBFT算法特性的全新混合共识算法, 通过将出块与BBFT签名异步进行的模式使得算法同时具有高TPS与快速最终确认的特性。...TPS 实现高TPS的核心点是每个共识节点连续出m个区块。因为当每个节点只出一个块的话那么下一个共识节点出块需要等待上一个共识节点出的块，这里就需要考虑一个网络延迟带来的问题。...出块间隔时间明面上是高tps的保证，理论上当出块间隔为200毫秒时比Bytom的tps可达25000。但s设置的过小可能导致区块最终确认时间的延长。
流水线设计模式实现 接口在管道的各个步骤/阶段：在流水线的步骤/阶段的 public interface Step { 具体实现： public class StepOne implements Step
流水线设计就是将组合逻辑系统地分割，并在各个部分（分级）之间插入寄存器，并暂存中间数据的方法。...缺点：功耗增加，面积增加，硬件复杂度增加，特别对于复杂逻辑如 cpu 的流水线而言，流水越深，发生需要 hold 流水线或 reset 流水线的情况时，时间损失越大。...所以使用流水线并非有利无害，大家需权衡考虑。
市场上推出的各种不同的1 6位/ 3 2位微处理器基本上都采用了流水线技术。如8 0 4 8 6和P e n t i u m均使用了6步流水线结构，流水线的6步为： ( 1 ) 取指令。...当流水线完全装满时，每个时钟周期平均有一条指令从流水线上执行完毕，输出结果，就像轿车从组装线上开出来一样。...超流水线 超级流水线以增加流水线级数的方法来缩短机器周期，相同的时间内超级流水线执行了更多的机器指令。...采用简单指令以加快执行速度是所有流水线的共同特点，但超级流水线配置了多个功能部件和指令译码电路，采用多条流水线并行处理，还有多个寄存器端口和总线，可以同时执行多个操作，因此比普通流水线执行的更快，在一个机器周期内可以流出多条指令...这种将标准流水线细分的技术，就是超级流水线技术。当然，流水线和超级流 水线之间并没有很明显的区别。
一、Jenkins流水线任务介绍之前采用Jenkins的自由风格构建的项目，每个步骤流程都要通过不同的方式设置，并且构建过程中整体流程是不可见的，无法确认每个流程花费的时间，并且问题不方便定位问题。...二、 Jenkins流水线任务1. 构建Jenkins流水线任务 构建任务 构建Jenkins流水线任务 生成Groovy脚本 Hello World脚本生成 构建后查看视图 构建后查看视图2....每次构建会自动拉取项目并且获取项目中Jenkinsfile文件对项目进行构建 配置pipeline 配置pipeline 准备Jenkinsfile 准备Jenkinsfile文件 测试效果 测试效果三、Jenkins流水线任务实现...拉取Git代码通过流水线语法生成Checkout代码的脚本语法生成pipeline { agent any stages { stage('拉取Git代码') {
前面我们创建的两个任务 test 和 build-and-push 都已经完成了，我们还可以创建一个流水线来将这两个任务组织起来，形成一个流水线，这里就是我们要使用的 Pipeline 这个 CRD 对象...创建流水线 比如我们这里的流水线流程为先运行 test 任务，如果通过了再执行后面的 build-and-push 这个任务，那么我们可以创建一个名为 test-pipeline.yaml 的资源对象，...- name: demo-git type: git - name: harbor-image type: image tasks: # 添加task到流水线中...我们创建了由两个任务组成的 Tektok 流水线，第一个任务是从 GitHub 克隆代码并运行应用程序测试，第二个任务是构建一个 Docker 镜像并将其推送到 Docker Hub 上。...到这里我们就完成了使用 Tekton 创建 CI/CD 流水线的一个简单示例，不过这个示例还比较简单，接下来我们再通过一个稍微复杂点的应用来完成我们前面的 Jenkins 流水线。
高并发系统支撑方式 在维护高并发系统时，我们通常通过：缓存、降级和限流来进行支撑。...缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统能处理的容量，和保护后端服务免受高流量的冲击； 降级是当服务出问题或者影响到核心流程的性能则需要暂时屏蔽掉，待高峰或者问题解决后再打开； 限流的目的是通过对并发/请求进行限速或者一个时间段内的的请求进行限速来保护系统...一般高并发系统常见的限流有：限制总并发数（比如数据库连接池、线程池）、限制瞬时并发数（如nginx的limit_conn模块，用来限制瞬时并发连接数）、限制时间窗口内的平均速率（nginx的limit_req...限流的技术大致从限流算法、应用级限流、分布式限流、接入层限流来实现，本次先讲讲底层的限流算法。 限流算法 常见的限流算法有：令牌桶、漏桶，计数器。 1.令牌桶算法 令牌桶算法比漏桶算法稍显复杂。...3.计数器算法 计数器法是限流算法里最简单也是最容易实现的一种算法。比如我们规定，对于A接口来说，我们1分钟的访问次数不能超过100个。
来源于: 公众号架构之路 背景 曾经在一个大神的博客里看到这样一句话：在开发高并发系统时，有三把利器用来保护系统：缓存、降级和限流。那么何为限流呢？...本篇文章将会介绍一下常用的限流算法以及他们各自的特点。 算法介绍 计数器法 计数器法是限流算法里最简单也是最容易实现的一种算法。比如我们规定，对于A接口来说，我们1分钟的访问次数不能超过100个。...漏桶算法 漏桶算法，又称leaky bucket。为了理解漏桶算法，我们看一下维基百科上的对于该算法的示意图： ? 从图中我们可以看到，整个算法其实十分简单。...为了理解该算法，我们再来看一下维基百科上对该算法的示意图： ? 从图中我们可以看到，令牌桶算法比漏桶算法稍显复杂。首先，我们有一个固定容量的桶，桶里存放着令牌（token）。...漏桶算法 VS 令牌桶算法 漏桶算法和令牌桶算法最明显的区别是令牌桶算法允许流量一定程度的突发。
使用构建器可以将配置文件转换成对应的模块，其提供了灵活的构建方式，使得可以构建定制化的训练流水线。...OpenMMLab基于在学术研究和行业落地的经验，对 AI算法进行标准化模块工具开发，大大降低具体行业业务人员的算法学习成本，将以工业化的人工智能研究颠覆传统手工作坊式的研究方式，提供先进的研发工具，使人工智能研究进入快车道...算法核心组件作为开放算法体系的基础，为算法提供公共的架构支持和模块实现。核心组件主要分为三个部分：基础支持库、通用算子和训练流程框架。...基础支持库提供了友好的文件读写接口、图像视频处理接口、基础工具库等，通用算子提供了常用算子的高效的 GPU 实现，训练流程框架提供了通用的算法训练流程支持，使得体系内的算法能够在相同的架构中进行训练。...利用 Registry 机制，OpenMMLab 的算法库能够便捷地完成如上所述的，跨算法库的训练流程，使各个算法库开发的模块有机结合在一起。
缺点：增加面积；流水线并不减小单个数据操作的时间，减小的是整个数据流的操作时间； （不懂）功耗增加，硬件复杂度增加，特别对于复杂逻辑如 cpu 的流水线而言，流水越深，发生需要 hold 流水线或 reset...流水线的情况时，时间损失越大。...4）片内 sram 的读操作，因为 sram 的读操作本身就是两极流水线，除非下一步操作依赖读结果，否则使用流水线是自然而然的事情。...'d0, a} + {1'd0, b}; 两级流水线：第一级低 4bit,第二级高 4bit，所以第一个输出需要 2 个时钟周期有效，后面的数据都是 1 个周期之后有效。...begin { cout1 , sum1} <= cina[3:0] + cinb [3:0] + cin ; end always @(posedge clk) //第一级同时要寄存高4
流水线 流水线技术是一种将每条指令分解为多步，并让各步操作重叠，从而实现几条指令并行处理的技术。...市场上推出的各种不同的1 6位/ 3 2位微处理器基本上都采用了流水线技术。如8 0 4 8 6和P e n t i u m均使用了6步流水线结构，流水线的6步为： ( 1 ) 取指令。...超流水线 超级流水线以增加流水线级数的方法来缩短机器周期，相同的时间内超级流水线执行了更多的机器指令。...采用简单指令以加快执行速度是所有流水线的共同特点，但超级流水线配置了多个功能部件和指令译码电路，采用多条流水线并行处理，还有多个寄存器端口和总线，可以同时执行多个操作，因此比普通流水线执行的更快，在一个机器周期内可以流出多条指令...这种将标准流水线细分的技术，就是超级流水线技术。当然，流水线和超级流 水线之间并没有很明显的区别。
[源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 0x00 摘要 0x01 概述 1.1 什么是GPipe...数据并行性具有几个明显的优势，包括计算效率高和实现起来工作量小，这使得数据并行训练在一些流行的具有高计算通信比的模型上运行良好，但有几个重要的趋势威胁着它的有效性： 显存效率：数据并行会在所有 worker...0x04 关键技术 因为每个模型的并行策略候选集合是指数级的，纯手工从中挑出一种合适的并行策略，需要耗费算法工程师大量的时间以及计算资源，而且算法工程师需要考虑的相关事宜太多，比如：如何分配内存，层之间如何交互...对于模型算法的落地，有两个指标特别重要： 前向传播时所需的计算力，它反应了对硬件如GPU性能要求的高低。 参数个数，它反应所占内存大小。...可以用来衡量算法/模型的复杂度。 前向传播时所需的计算力就是由FLOPs体现，那么FLOPs该怎么计算呢？
指令取指（InstrucTIon Fetch）是指将指令从存储器中读取出来的过程。
然而，实现流线型 MLOps 工作流的主要障碍在于 DevOps 和机器学习流水线之间的传统分离。...在现有 DevOps 流水线旁边构建单独的 MLOps 流水线来管理这些方面会导致一些低效率： 重复工作：维护单独的流水线意味着为版本控制、部署和配置管理等任务重复工作。...想象一下为应用程序代码管理一个 DevOps 流水线，为训练好的模型、其依赖项和配置文件管理一个单独的 MLOps 流水线。这种冗余增加了开销，并在流水线之间引入了潜在的不一致性。...通过使用 KitOps 统一 DevOps 和 MLOps 流水线，团队可以获得以下好处： 降低复杂性：一个流水线简化了开发过程，减少了开销并简化了团队之间的协作。...提高一致性：一个统一的流水线确保了整个应用程序和 ML 模型生命周期中版本控制和配置管理的一致性。这降低了因管理单独的流水线而产生的错误和不一致的风险。
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