关于神经网络，我们已经学了很多东西，比如构成神经网络的各种层、学习时的有效技巧、对图像特别有效的CNN、参数的最优化方法等，这些都是深度学习中的重要技术。本节我...

DeepSpeed 发布了 v0.18.0 版本，本次更新在分布式训练性能优化、内存管理、日志系统、模型检查点等方面进行了大量改进和修复，重点增强了 DeepC...

近日，PyTorch 团队正式发布了 v2.8.0 版本，带来了多项重要功能更新、性能优化和错误修复。本文将详细介绍该版本的主要变化，帮助开发者更好地理解新特性...

分布式训练是DeepSpeed的核心功能之一，v0.17.5版本在这一领域做出了多项改进。首先，新版本修复了all-gather操作中的重复参数和错误数据类型问...

集群是多个相同功能的节点（服务器）组成的集合，这些节点共享资源、协同工作，对外呈现为一个统一的整体。核心是 “复制相同的服务”，目的是提升系统的可用性和并发处理...

Agent负责采集各类节点的健康数据，每3秒主动访问一次。根据采集的数据和预设规则，节点的健康状态分为错误、警告和正常三种，对应Dashboard中的红、黄、绿...

采用HTTP RESTful API作为标准协议，兼顾开发效率与可维护性。需实现以下核心接口：

HarmonyOS是华为推出的全场景分布式操作系统，采用微内核架构设计，具备以下核心特性：

分布式账户是Web3生态的核心组件，基于区块链技术实现用户自主掌控身份与资产。典型案例包括以太坊的EOA（外部账户）和智能合约账户，以及MPC（多方计算）钱包等...

分布式训练可加速大规模模型的参数更新，适用于深度学习中参数量庞大的场景（如Transformer、ResNet等）。常见的分布式训练框架包括：

消息队列（Message Queue，MQ）是分布式系统中的重要组件，用于解耦系统各部分，实现异步通信。通过消息队列可以缓解系统高并发、高负载问题，提高系统的可...

核心目标：写出 “能抗住业务迭代” 的代码 —— 既让当前开发者省心，也让未来的自己 / 同事少踩坑。

ZooKeeper 是分布式协调服务，基于其 “临时有序节点” 和 “Watcher 机制”，可实现高可靠的分布式锁。

在分布式系统设计中，“数据如何在多节点间协同” 是永恒的核心问题。CAP 理论定义了分布式系统的三大核心约束，而 BASE 思想则为互联网场景提供了灵活的妥协方...

在云计算、大数据、区块链等技术飞速发展的今天，分布式系统已成为支撑复杂业务的核心架构。而中心化与去中心化，作为分布式系统设计的两大核心思想，直接决定了系统的容错...

算法是基础，工程实现才是决定抢红包体验的关键。微信需应对每秒数万次的请求峰值，核心解决方案围绕 “预分配、分布式锁、异步化” 展开。

在 Java 开发中，函数式编程的优势已得到广泛认可，但 JDK 原生工具在空值安全、异常处理、不可变性保障等场景中仍存在显著局限，导致开发者需编写大量样板代码...

数据模型是业务逻辑的 “数字化载体”，更是系统性能、扩展性的 “地基”—— 很多项目后期出现的查询缓慢、数据冗余、扩展困难等问题，根源往往是前期数据模型设计的草...

在技术团队中，“知识孤岛” 和 “协作壁垒” 是影响效率的两大核心痛点 —— 新人入职后因文档缺失摸索数月，老员工重复踩前人的坑，跨模块协作因信息不对称频繁返工...