深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
kafka具备的分布式、高吞吐、高可用特性,以及所提供的各种消息消费模式可以保证在一个多节点集群环境里消息被消费的安全性:即防止每条消息遗漏处理或重复消费。特别是exactly-once消费策略:可以保证每条消息肯定只被消费一次。换句话说就是在分布式运算环境里kafka的消息消费是能保证唯一性的。
PBS(Portable Batch System)最初由NASA的Ames研究中心开发,主要为了提供一个能满足异构计算网络需要的软件包,用于灵活的批处理,特别是满足高性能计算的需 要,如集群系统、超级计算机和大规模并行系统。
对大数据集或非常高吞吐量,仅复制还不够,还需将数据拆分,成为分区(partitions),也称分片(sharding)1。
我们在进行数据集成时,MySQL和Greenplum是比较常见的两个数据库,我们可以通过ETLCloud数据集成平台,可以快速实现MySQL数据库与数仓数据库(Greenplum)的数据同步。
这两种方法中,并没有哪一种严格地比另一种好。运行时代码生成可以更好地将多个操作融合在一起,从而充分利用 CPU 执行单元和流水线。矢量化查询执行不是特别实用,因为它涉及必须写到缓存并读回的临时向量。如果 L2 缓存容纳不下临时数据,那么这将成为一个问题,如果我们要尽量使块的大小足够小,从而 CPU 缓存能够容纳下临时数据。在这个假设下,与其他计算相比,读写临时数据几乎是没有任何开销的(相比后者优点:拆分流水线使得中间数据缓存、获取同时运行的类似查询的中间数据以及相似查询的流水线合并等功能很容易实现,并且矢量化查询执行更容易利用 CPU 的 SIMD 功能)。论文表明,将两种方法结合起来是更好的选择,clickhouse 使用了矢量化查询执行,同时初步提供了有限的运行时动态代码生成。
最近的项目中需要做一个定时任务,该项目是一个分布式多节点调度任务,所以里面的定时任务在不同的节点不应该同时进行,应该使用其中一个节点做定时任务,目前寻找的方案为ElasticJob,这个篇章简单介绍一下
谈到并行,我们可能最先想到的是线程,多个线程一起运行,来提高我们系统的整体处理速度;为什么使用多个线程就能提高处理速度,因为现在计算机普遍都是多核处理器,我们需要充分利用cpu资源;如果站的更高一点来看,我们每台机器都可以是一个处理节点,多台机器并行处理;并行的处理方式可以说无处不在,本文主要来谈谈Java在并行处理方面的努力。
这份终极指南从简单到复杂,一步步教你清除模型中所有的GP模型,直到你可以完成的大多数PITA修改,以充分利用你的网络。
提起大数据处理引擎,很多人会想到Hadoop或Spark,而在2019年,如果你身处大数据行业却没听说过Flink,那你很可能OUT了!Flink是大数据界冉冉升起的新星,是继Hadoop和Spark之后的新一代大数据处理引擎。2019年初,阿里巴巴以1.033亿美元的价格收购了总部位于德国柏林的初创公司Data Artisans,Data Artisans的核心产品是正是Flink。
自从09年阿里开启了双十一活动,近几年各大电商平台的促销活动如火如荼。电商大促期间剧增的流量,对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。
近日由于工作需要,突击学了一下PySpark的简单应用。现分享其安装搭建过程和简单功能介绍。
云端深度学习的服务的性能加速通常需要算法和工程的协同加速,需要模型推理和计算节点的融合,并保证整个“木桶”没有太明显的短板。
在程序设计领域,面向对象设计和面向对象语言是大家最为熟悉和强大的工具,而面向对象除了其强大的核心特性之外,还有人们通过实践总结出来的一系列设计模式,可以用来解决实际应用设计中的一些复杂问题。
以太坊区块链的创新本质毋庸置疑,其智能合约功能促进了去中心化应用程序(DApps)和初首次币发行(ICOs)的发展。然而,尽管迄今为止以太坊取得了立竿见影的成功,但以太坊区块链不具备可扩展性的特性还是使不少人感到忧虑,这导致了以太坊想要为主流大众所接受的目标难以完成。这个问题上,分片技术可能会被证明是以太坊可扩展性问题可行的解决方案。
PFQ是一款针对Linux操作系统的功能性框架,可帮助研究人员捕捉网络传输数据包(10G、40G及以上),内核功能处理,内核绕过,以及获取多节点间的套接字/数据包。
这个项目是一个全面的 Python 速查表,主要功能包括列出了各种 Python 编程中常用的数据结构、类型、语法和系统操作等内容。该项目的核心优势和关键特点包括:
Theano是一个Python库,它允许你定义、优化和求值数学表达式,特别是具有多维数组(numpy.ndarray)的数学表达式。对于涉及大量数据的问题,使用Theano可以获得与手工编写的C实现不相上下的速度。它还可以通过利用最近的GPU超过CPU上的C多个数量级。
用户行为类数据是最常见的大数据形式,比如电信的通话记录、网站的访问日志、应用商店的app下载记录、银行的账户信息、机顶盒的观看记录、股票的交易记录、保险业的保单信息,连锁超市会员的购物信息、交通违法信息、医疗就诊记录。 用户行为类数据的特点在于用户数量庞大,但每个用户的行为数量较小,针对用户行为的计算较为复杂,用户之间的关联计算相对较少。 用户数量庞大。通话记录中的电话号码、访问日志中的用户编号、账户信息中的银行账户、交易记录中股票账户、保单信息中的被保险人,这些都是用户行为类数据中的用户。用户
本系列之中我们将会介绍 NVIDIA 出品的 HugeCTR,这是一个面向行业的推荐系统训练框架,针对具有模型并行嵌入和数据并行密集网络的大规模 CTR 模型进行了优化。
作者简介 刘伟 云和开创高级顾问 题记:group replication作为mysql官方,在5.7版本阶段开发的,innodb的分布式数据库架构,从发布开始就有很多关注,下文是我对目前为止的材料
在群里,经常遇到有开发者说手里有好几块NVIDIA Jetson的板子,看能否将这几块板子“连起来”用。
对于Pandas运行速度的提升方法,之前已经介绍过很多回了,里面经常提及Dask,很多朋友没接触过可能不太了解,今天就推荐一下这个神器。
Elasticsearch 和 Lucene 都是 Java 语言编写,这意味着我们必须注意堆内存的设置。
Apache Cassandra是一个高度可扩展的开源数据库系统,在多节点设置上实现了出色的性能。
MeterSphere的定位为一个“一站式的开源持续测试平台”。它主要涵盖测试跟踪、接口测试、性能测试、团队协作等功能,同时兼容JMeter等主流的开源标准,可以有效地助力开发和测试团队充分利用云的弹性,进行高度可扩展的自动化测试。由于自己干性能测试的,所以比较关注性能测试这块的实现。以下是官方描述的架构:
需求背景 目前node端的服务逐渐成熟,在不少公司内部也开始承担业务处理或者视图渲染工作。不同于个人开发的简单服务器,企业级的node服务要求更为苛刻: 高稳定性、高可靠性、鲁棒性以及直观的监控和报警 想象下一个存在安全隐患且没有监控预警系统的node服务在生产环境下运行的场景,当某个node实例挂掉的情况下,运维人员或者对应开发维护人员无法立即知晓,直到客户或者测试人员报告bugs才开始解决问题。在这段无人处理的时间内,损失的订单数和用户的忠诚度和信任度将是以后无法弥补的,因此对于node程序的业务开发者
https://github.com/elastic/elasticsearch/blob/001fcfb931454d760dbccff9f4d1b8d113f8708c/server/src/main/java/org/elasticsearch/index/reindex/ReindexRequest.java
目前node端的服务逐渐成熟,在不少公司内部也开始承担业务处理或者视图渲染工作。不同于个人开发的简单服务器,企业级的node服务要求更为苛刻:
Flink 任务是一个DAG图,由多个节点(Operator)组成,部分上下游的节点在运行时可以合成为一个节点,称为算子链Chain。Chain后的节点,总CPU为所有节点CPU的最大值,总内存为所有节点内存的总和。多节点合成一个节点可以有效的减少网络传输,降低成本。但如一个任务DAG过大,需根据实时情况对算子链Chain进行拆解操作。接下来对算子链三种策略进行说明、策略对应的使用方法、哪些算子可进行操作和在何处应用并举例讲解。
前一阵分别介绍了在Ubuntu和CentOS下搭建基于Geth的以太坊私链,这篇文章介绍如何搭建Geth多节点的运行。
阿里云RDS FOR MySQL(MySQL5.7版本)数据库业务表每月新增数据量超过千万,随着数据量持续增加,我们业务出现大表慢查询,在业务高峰期主业务表的慢查询需要几十秒严重影响业务
从实时源收集数据后,会将其添加到数据流中。流包含随时间推移可用的一系列事件,每个事件包含来源端的数据以及标识源端属性的元数据。流可以是无类型的,但更常见的是,流的数据内容可以通过内部(作为元数据的一部分)或外部数据类型的定义来描述。流是无界的、不断变化的,可能是无限的数据集,与传统的有界,静态和有限批次的数据有很大不同。在本章中,我们讨论流数据管道。
在千呼万唤之后,犹抱琵琶的超级账本 Fabric 1.0 GA版即将揭开面纱,翘首以待的社区用户将广泛使用这个版本。本文将介绍如何使用 Docker 容器技术来建立起一个多节点 Fabric 集群,并且描述在集群上如何进行基本的操作,如 chaincode 的生命周期维护等。文中采用 Fabric 1.0 beta 的端到端(e2e_cli)示例作为基础来说明原理。本文提供是手动配置的方法,后续将介绍利用容器平台(如 K8s 等)自动部署超级账本的方式。
这里是Hamid,我来自PyTorch合作伙伴工程部。我将跟随Mark的讨论,讲解如何在TorchServe上提供LLMs的分布式推理和其他功能。首先,为什么需要分布式推理呢?简单来说,大部分这些模型无法适应单个GPU。
测试报告生成路径为文件存放路径当前目录,JavaInterfaceReport\Report.html文件
事实上,你的模型可能还停留在石器时代的水平。估计你还在用32位精度或*GASP(一般活动仿真语言)*训练,甚至可能只在单GPU上训练。如果市面上有99个加速指南,但你可能只看过1个?(没错,就是这样)。但这份终极指南,会一步步教你清除模型中所有的(GP模型)。
倒排索引是一种用于快速检索的数据结构,常用于搜索引擎和数据库中。与传统的正排索引不同,倒排索引是根据关键词来建立索引,而不是根据文档ID。
当我在群里说起MySQL MGR时,的确还有人不知道这是啥东东。有群友打趣,说这是:
https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/statements/create/table/
在生产环境搭建或维护 Elasticsearch 集群和个人搭建集群的小打小闹有非常大的不同。
一句话概括项目 SC和Storj都是做基于区块链的去中心化存储。 SC和Storj具体运作方式 SC和Storj除算法略有不同外,其运作方式基本相同。存储数据的用户要将代币支付给空间提供商。 用户可以将自己电脑硬盘的存储空间进行出租,同时将获得一定的代币作为报酬,而拥有代币的人则可以租赁其他用户的硬盘存储空间。 基于区块链技术的去中心化特征,这些来自全球的使用者们可以将自己的空余硬盘空间组成去中心化的网络,而这些空余的硬盘空间就变成了去中心化网络的节点。 数据将被切割成小块,经过加密后,分散存储在众多节
在Training方面比较重要的库是cuDNN。cuDNN是深度学习基础模块加速库,可以支持所有主流的深度学习框架,比如Caffe、Tensorflow、CNTK、Theano、PyTorch等,这些基础模块指的是深度学习框架中常用的一些layer(神经网络层)操作,比如卷积、LSTM、全连接、Pooling(池化层)等。那么cuDNN的优势有什么呢?首先它将layer专门针对GPU进行了性能调优;第二是cuDNN以调用库函数的方式进行神经网络设计,能够大大节省开发者的时间,让大家可以将时间和精力集中在
Spring Cloud Data Flow(SCDF)是一个开源的数据集成、数据处理和任务编排框架,可以简化分布式系统中数据流处理的开发和运维工作。在多租户场景下,SCDF 可以支持不同的用户或租户共享同一个 SCDF 实例,但是每个租户只能访问和管理自己的数据流和任务。
fiber上的updateQueue经过React的一番计算之后,这个fiber已经有了新的状态,也就是state,对于类组件来说,state是在render函数里被使用的,既然已经得到了新的state,那么当务之急是执行一次render,得到持有新state的ReactElement。
在render阶段更新Fiber节点时,我们会调用reconcileChildFibers对比current Fiber和jsx对象构建workInProgress Fiber,这里current Fiber是指当前dom对应的fiber树,jsx是class组件render方法或者函数组件的返回值。
文 / 成杰峰,刘勤,李震国 本文为《程序员》原创文章,未经允许不得转载,更多精彩文章请订阅2016年《程序员》 挖掘大规模图数据能增强现有商业业务,甚至产生新的商业模式。然而,这些图数据的规模让图数据挖掘本身成为难题,这些突出的挑战都指向了发展具有高可扩展能力的大规模图计算处理的有效工具。本文先展开叙述图计算技术的几个核心层面,进而介绍华为诺亚方舟实验室的VENUS图计算系统,最后对图计算发展的趋势作简要展望。 背景 大量不同个体之间彼此交互产生的数据以图的形式表现,在通信、互联网、电子商务、社交网络和
模型可以在训练过程中通过修正超参数而逐步建立。这在迁移学习中最为常见,在这种环境中,我们试图将现有模型的知识应用到新领域或新任务中。这是持续学习中更常见的问题,也是一个显而易见的应用。然而,即使有预置的数据集,网络拓扑的递增约束也会为正则化带来益处。
我们知道软件系统基本可以从两个维度进行分割,纵向上我们称之为开发维度,横向上我们可以称之为运维维度。开发是一个迭代的过程,在迭代的过程中产生不同的版本,但重要的版本是相互独立的。基本上我可以将其命名为dev、fat、uat、pro等。这些环境虽然相互独立,但基本上还是具有很多相同的配置,当然也有很多不同的配置。在横向上,系统可以单节点部署,也可以多节点部署,多节点部署的问题是:相同的配置同时存在于不同的节点上,同时还有可能不同的节点稍有差异。然而在数学上,这种情况是可以提取公因式的。而apollo就是专门管理系统在这两个维度上的关系的。
NVIDIA在 SC18 发表的全新多节点容器、与 Singularity 容器的兼容性及 NGC-Ready 计划,让更多人能接触到资料科学、人工智能和 HPC。
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