Mixtral-8x7B是最好的开放大型语言模型(LLM)之一，但它是一个具有46.7B参数的庞大模型。即使量化为4位，该模型也无法在消费级GPU上完全加载(例如，24 GB VRAM是不够的)。
机器之心报道 编辑：泽南 1750 亿参数，只需要一块 RTX 3090，ChatGPT 终于不再是大厂专属的游戏？ 计算成本是人们打造 ChatGPT 等大模型面临的重大挑战之一。 据统计，从 GPT 进化到 GPT-3 的过程也是模型体量增长的过程 —— 参数量从 1.17 亿增加到了 1750 亿，预训练数据量从 5GB 增加到 45TB，其中 GPT-3 训练一次的费用是 460 万美元，总训练成本达 1200 万美元。 除了训练，推理也很花钱。有人估算，现在 OpenAI 运行 ChatGPT
近年来，国内众多厂商都有一体机的产品，不过更多都是围绕硬件本身的堆砌和优化，那么这些产品和Oracle一体机最大的区别在哪里呢？最近读了李亚的《Oracle Exadata技术详解》，系统的了解了Exadata的一些核心特性，我个人认为这些特性就是Oracle一体机最大的优势。为什么这么说呢？举例来说这就好比我们熟悉的iPhone手机，众所周知都知道它的硬件配置并不如同年其他品牌的旗舰机高，但是给使用者的体验确是最稳定的，这很大程度就是因为iPhone软硬件一体，可以进行针对性的定制优化。下面简单介绍下这些属于Exadata的核心特性。
关于Mobile Data Offloading这个研究领域的Paper基本上该有的都看过了，我想即使再有也无非是那些套路，新不到哪去。同样，这篇paper也是这样，它的出发点是改进原有的利用ad hoc网络来进行offloading中耗能和延迟高的缺陷。但是这篇paper的改进方式，读后让我感觉眼前一亮，在某种程度上来说，扩宽了我的思维。特意记录下来。 在原有的offloading的方式，按是否有辅助基础设施的参与可以分为两类：一类是通过AP辅助offloading，另一类是纯粹的ad hoc方式，当两个
The paper argue that the efficiency and data privacy of Federated Learning are non-orthogonal from the perspective of model training, which means they are restricting each other. So that the paper strictly formulates the problem at first, and designs a cloud-edge-end hierarchical FL system with adaptive control algorithm embedding a two-level Differential Protection method to relieve both the resource and privacy concerns. The design follows the following ideas:
用户可以手动断开节点与集群的连接，节点也可能由于其他原因而断开连接，例如由于缺乏心跳。节点断开之后用户不能修改节点上的数据流，另外，有可能由于网络问题导致节点无法与集群协调器通信导致页面上显示节点断开连接，并不意味着它不起作用。
OpenStack的Pike版本中引入了对switchdev的支持，实现了Open vSwitch硬件卸载offloading功能。本文简介一下网络硬件卸载。
基金项目：国家自然科学基金青年项目（61802245）；上海市“科技创新行动计划”青年科技英才扬帆计划（18YF1408200）
我们知道event loop是nodejs中事件处理的基础，event loop中主要运行的初始化和callback事件。除了event loop之外，nodejs中还有Worker Pool用来处理一些耗时的操作，比如I/O操作。
【问题】ipv6 windwos服务器不能访问ipv6网站，也不能被ipv6客户端访问，ipv4地址网络正常。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 在家用消费级GPU就能跑1760亿参数大模型，推理微调都很快。 还是用BT下载的方式实现。 这事儿可把AI爱好者们新鲜坏了。 这不，这个名为PETALS的项目刚开源没多久，GitHub标星数就达到了1.3k。 老司机们都知道，BT下载这玩意儿，下载同一个文件的人越多，这个文件的下载速度就越快，因为每个下载用户都会成为一个“资源节点”，互通有无。 PETALS道理差不多，就是把大家伙的GPU都利用起来，协同推理/微调同一个大模型。 用上它，你的GPU实际
Slimmable neural networks ICLR2019 Code and models will be released
IP层叫分片，TCP/UDP层叫分段。网卡能做的事（TCP/UDP组包校验和分段，IP添加包头校验与分片）尽量往网卡做，网卡不能做的也尽量迟后分片（发送）或提前合并片（接收）来减少在网络栈中传输和处理的包数目，从而减少数据传输和上下文切换所需要的CPU计算时间。
机器之心专栏 机器之心编辑部 近日，来自卡耐基梅隆大学（CMU）的 Catalyst Group 团队发布了一款「投机式推理」引擎 SpecInfer，可以借助轻量化的小模型来帮助大模型，在完全不影响生成内容准确度的情况下，实现两到三倍的推理加速。 随着 ChatGPT 的出现，大规模语言模型（LLM）研究及其应用得到学术界和工业界的广泛关注。一方面，开源的 LLM 模型不断涌现，比如 OPT、BLOOM、LLaMA 等，这些预训练模型的推出极大地促进了 LLM 的相关研究，使得 LLM 可以被应用于解决
flink-release-1.7.2/flink-runtime/src/main/java/org/apache/flink/runtime/blob/BlobWriter.java
在Linux上做网络应用的性能优化时，一般都会对TCP相关的内核参数进行调节，特别是和缓冲、队列有关的参数。网上搜到的文章会告诉你需要修改哪些参数，但我们经常是知其然而不知其所以然，每次照抄过来后，可能很快就忘记或混淆了它们的含义。本文尝试总结TCP队列缓冲相关的内核参数，从协议栈的角度梳理它们，希望可以更容易的理解和记忆。注意，本文内容均来源于参考文档，没有去读相关的内核源码做验证，不能保证内容严谨正确。作为Java程序员没读过内核源码是硬伤。
bgwriter配合唤醒 src/backend/storage/buffer/README Background Writer's Processing ------------------------------ The background writer is designed to write out pages that are likely to be recycled soon, thereby offloading the writing work from active backends
在昨天的《2020网络数据平面峰会》上，兴汉网际系统软件工程师张旸给大家分享了主题演讲《协同合作构建最佳白盒设备》。
摘 要 随着物联网和移动终端的迅速发展，边缘计算技术应运而生，通过将计算和存储配置在互联网边缘，处理物联网终端产生的大量数据，应对时延敏感型应用请求。为提高计算资源使用效率，优化性能指标，边缘计算资源分配与任务调度优化问题受到了广泛关注。边缘计算资源的地理分散性、异构性以及对性能、能耗、费用、稳定性等的需求，增加了优化调度的复杂性。通过介绍边缘计算和物联网、云计算协同的系统模型，给出优化的指标、调度模型及其求解算法，包括精确算法、启发式方法及智能优化方法等，归纳典型应用案例，指出有待进一步研究的内容和方向，有助于促进边缘计算的发展。
RDMA(RemoteDirect Memory Access)技术全称远程直接内存访问，就是为了解决网络传输中服务器端数据处理的延迟而产生的。它将数据直接从一台计算机的内存传输到另一台计算机，无需双方操作系统的介入。这允许高吞吐、低延迟的网络通信，尤其适合在大规模并行计算机集群中使用。RDMA通过网络把资料直接传入计算机的存储区，将数据从一个系统快速移动到远程系统存储器中，而不对操作系统造成任何影响，这样就不需要用到多少计算机的处理能力。它消除了外部存储器复制和上下文切换的开销，因而能解放内存带宽和CPU周期用于改进应用系统性能。
导读：随着嵌入式系统、导航系统、传感器技术、网络及通信技术等方面的共同发展，以及人们对于未来交通工具的盼望，智能驾驶技术逐渐成为越来越多学术界与工业界研究人员的关注热点。
简言：为了应对终端设备处理能力不足、资源有限等问题，业界在移动边缘计算（MEC）中引入了计算卸载概念 。边缘计算卸载即用户终端（UE）将计算任务卸载到MEC网络中，主要解决设备在资源存储、计算性能以及能效等方面的不足。
这篇文章，我们来聊聊如何本地运行最近争议颇多的，李开复带队的国产大模型：零一万物 34B。
前段时间，那个爆火整个开源社区的 Mixtral 8x7B MoE 模型论文放出了。
下载https://download2.mikrotik.com/routeros/6.40.5/routeros-x86-6.40.5.npk
说到设计模式，大家一般会想到，工厂、单例等24种基本设计模式，当然也会想到并发型模式，生产-消费者模式，线程池模式等，但是微服务中用到什么设计模式了？前两篇介绍了，挎斗模式和代表模式，当然这一类设计模式属于云设计模式。AzureCAT模式和实践团队在Azure架构中心发布了九种新的设计模式。在设计和实现微服务时，这九种模式特别有用。微服务越来越变的流行是记录这些模式的动机。
看过一些参数优化的最佳实践，还是各有区别，部分参数在当前知识体系下还不理解，后续深入学习后再补充修正。
大模型只能够记忆与理解有限的上下文已经成为大模型在真实应用中的能力瓶颈，例如对话式AI系统往往无法记忆你前一天对话的内容，利用大模型构建智能体会产生前后不一致的行为与记忆。
存储技术的发展，闪存的出现，大大提升了数据库一体机的性能，随着闪存成本的降低，我相信未来Exadata也不会再有flashcache、flashlog相关的特性。
AWS re:Invent2019显示AWS市场占用率达到45%，相比2018年营收增长29%。使用专用芯片构建用于加速特定场景的战略更加清晰，除去Intel和AMD的X86和Nvidia GPU，还有通过其Annapurna Labs部门推出的基于Arm的Graviton的定制芯片，并承诺基于Graviton2（7纳米）的新型EC2实例的性能是第一代Graviton的7倍。
大家晚上好，首先声明一下，今天在这里分享的内容为个人技术关点，不代表公司立场。SDN和Optical这块知识我不是专家给大家起个穿针引线，哪块说的不对还请各位多多指正。 今天给大家分享四部分内容： 1.第一部分光的部分：3D MEMS, 2.基于odl的LightConnect Manager软件架构，这部分跟sdn相关 3.基于3D MEMS的光交换机在数据中心内部的应用场景 4.光包混合型数据中心openflow东西向流量调度测试报告 在分享第一部分前，我们来思考几个问题，没有定性的答案。 网络本质是什
SmartDet：https://arxiv.org/pdf/2201.04235.pdf
前不久，谷歌发布了参数量为 1.6 万亿的语言模型 Swith Transformer，将 GPT-3 创下的参数量记录（1750 亿）推至新高。这些大模型的出现让普通研究者越发绝望：没有「钞能力」、没有一大堆 GPU 就做不了 AI 研究了吗？
具体而言，这项研究提出的方法叫做BitNet b1.58，可以说是从大语言模型“根儿”上的参数下手。
键值 (KV) 缓存能够显著提升Transformer大模型的解码速度。但是当面对长序列的时候，键值 (KV) 缓存需要大量的内存资源。当前减少键值 (KV) 缓存的两个主要方法分别为：Multi-Query Attention(MQA)和Grouped-Query Attention (GQA)。这两种方法主要是修改了Attention块，使得多头请求头共享单个KV头，从而大大减少了不同KV的数量。
Nginx 在 1.13.10 中，新增了对gRPC的原生支持，Nginx 1.14.0 主线版已经发布。本文将介绍，如何配置 Nginx 中的 gRPC 服务。gRPC 服务做为一个 TCP 服务，配置方式与 HTTP/HTPTS 类似。
我们知道，Meta 推出的 Llama 3、Mistral AI 推出的 Mistral 和 Mixtral 模型以及 AI21 实验室推出的 Jamba 等开源大语言模型已经成为 OpenAI 的竞争对手。
在所有列出的网卡中找到正在运行的网卡，即flags=4163<UP,BROADCAST,RUNNING,MULTICAST>有RUNNING字段的网卡。这里有lo，wlp5s0，vnet0，显然lo是本地回环接口，vnet0才是我们要找到的网卡。
机器之心报道 机器之心编辑部 从此，大模型可以在任何设备上编译运行。 「我把大语言模型下到我的 iPhone 上，它神奇地跑起来了！」 五一假期还没过半，大模型领域的技术就已经发展到了这种程度。 对于陈天奇等人开源的新技术，大家一致的评论是「Amazing」。 最近人们都在研究 ChatGPT，大语言模型（LLM）彻底改变了科技领域的格局，但对于 AI 开发者来说，并不是人人都有上万块 A100 的。为了跑得起大模型，就要寻找各种优化方法。 在让大模型变小这条路上，人们做了很多尝试，先是 Meta 开源了
今天，Kotlin 官方博客正式发布了 Kotlin 1.3，还附带了一些开源库、构建工具和学习资源。
前两篇文章发出来后，有一些网友在后台咨询我一些问题，我把它们归总罗列在一起。这篇文章既是答网友问也是对前两篇的补充和复习。
边缘计算一词现在十分火热，加上10月份OpenStack基金会另一边缘计算开源项目StarlingX的发布引发了广泛的关注，所以SDNLAB为大家邀请了英特尔开源技术中心研发经理、OpenStack基金会个人独立董事——王庆，在全新升级的壹课Online频道为大家免费直播讲解《边缘计算和StarlingX》，下面是根据分享内容整理的文字。
大型语言模型 (LLM) 在学界和业界都取得了巨大的进展。但训练和部署 LLM 非常昂贵，需要大量的计算资源和内存，因此研究人员开发了许多用于加速 LLM 预训练、微调和推理的开源框架和方法。然而，不同硬件和软件堆栈的运行时性能可能存在很大差异，这使得选择最佳配置变得困难。
机器之心报道 作者：机器之心编辑部 大模型已成为 AI 圈的一种潮流，不仅横扫各大性能榜单，更产生了诸多有趣应用。 例如，微软和 OpenAI 开发的自动代码建议补全神器 Copilot，化身程序员最佳助手，提升工作效率。 OpenAI 刚刚发布能以假乱真的文本生成图像模型 DALL-E 2，Google 便紧接着发布了 Imagen，在大模型上，大公司也是相当的卷，丝毫不比 CV 刷榜差。 文本到图像生成样例“一个被猫绊倒的希腊人雕像”（左侧两列为 Imagen，右侧两列为 DALL·E 2） 模型增
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】想知道那些超大规模神经网络都是怎么训出来的？OpenAI一篇文章总结：除了显卡要多，算法也很重要！ 如今AI的很多进步都要归功于大型神经网络，尤其是大公司和研究机构提供的预训练模型更是推动了下游任务的进步。 但想自己动手训练一个大型神经网络并不简单，首先要面对的就是海量的数据、多机协调和大量GPU的调度工作。 一提到「并行」，冥冥之中就会感觉多了很多隐藏的bug。 最近OpenAI发布了一篇文章，详细介绍了一些训练大型神经网络的相关技术及底层原理
上一篇《大数据基础知识科普(1)》为大家讲解了关于服务器,存储磁盘以及RAID的内容。这一篇将沿着之前的脚步,为大家带来更多学习大数据必须要掌握的知识!
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