分布式并行計(jì)算SEARCH AGGREGATION
回答:原文：并行計(jì)算有什么好的？硬件的性能無法永遠(yuǎn)提升，當(dāng)前的趨勢實(shí)際上趨于降低功耗。那么推廣并行技術(shù)這個(gè)靈丹妙藥又有什么好處呢？我們已經(jīng)知道適當(dāng)?shù)膩y序CPU是必要的，因?yàn)槿藗冃枰侠淼男阅埽⑶襾y序執(zhí)行已被證明比順序執(zhí)行效率更高。推崇所謂的并行極大地浪費(fèi)了大家的時(shí)間。并行更高效的高大上理念純粹是扯淡。大容量緩存可以提高效率。在一些沒有附帶緩存的微內(nèi)核上搞并行毫無意義，除非是針對(duì)大量的規(guī)則運(yùn)算（比如圖形...
Shihira
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回答:用CUDA的話可以參考《CUDA by example. An introduction to general-purpose GPU programming》用MPI的話可以參考《高性能計(jì)算之并行編程技術(shù)---MPI程序設(shè)計(jì)》優(yōu)就業(yè)小編目前只整理出了以下參考書，希望對(duì)你有幫助。
omgdog
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回答:分布式架構(gòu)是軟件系統(tǒng)分布式系統(tǒng)存儲(chǔ)是基于存儲(chǔ)、服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、容災(zāi)熱備等技術(shù)的系統(tǒng)集成數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，各個(gè)企業(yè)、個(gè)人都在生產(chǎn)數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)也在社會(huì)中不斷流動(dòng)、循環(huán)，為這個(gè)時(shí)代創(chuàng)造著價(jià)值與機(jī)遇。盡管數(shù)據(jù)如此珍貴，但我們?nèi)匀粫?huì)聽到在集中式存儲(chǔ)場景中，由于網(wǎng)絡(luò)攻擊、火災(zāi)、地震而造成數(shù)據(jù)故障、丟失等問題。為了防止數(shù)據(jù)出現(xiàn)故障、數(shù)據(jù)丟失、服務(wù)器出錯(cuò)、數(shù)據(jù)無法恢復(fù)等情況，越來越多企業(yè)開始把集中存儲(chǔ)轉(zhuǎn)變...
cocopeak
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回答:分布式處理，分布式系統(tǒng)(其實(shí)也包含分布式存儲(chǔ)系統(tǒng))一直把RAS、MTBF、MTTR等作為可靠性衡量指標(biāo)，但是專業(yè)指標(biāo)是CAP指標(biāo)，可用性作為其中重要因素之一。CAP理論闡述了在分布式系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，沒有一種設(shè)計(jì)可以同時(shí)滿足一致性，可用性和分區(qū)容錯(cuò)性。所以一個(gè)好的分布式系統(tǒng)，必須在架構(gòu)上充分考慮上述指標(biāo)。分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，BASE理論作為CAP理論的折中或延伸，在分布式系統(tǒng)中被大量使用。分布式系統(tǒng)的可...
lolomaco
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回答:分布式存儲(chǔ)是當(dāng)下互聯(lián)網(wǎng)流行技術(shù)區(qū)塊鏈的特質(zhì)之一。它與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)有些區(qū)別，一句話兩句話也說不清楚，直接上圖：第一種A圖就是中心化，也就是傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存方式，基于官方服務(wù)器，一旦服務(wù)器出現(xiàn)故障，數(shù)據(jù)、信息、資料都有可能丟失或泄露。第二種B圖就是去中心化,會(huì)出現(xiàn)一些節(jié)點(diǎn)，一個(gè)節(jié)點(diǎn)記錄下一個(gè)節(jié)點(diǎn)生成或者儲(chǔ)存信息的值（具體如何記錄或者驗(yàn)證，小編不是專業(yè)的不敢亂講），這就是所謂的去中心化、分布式記賬...
snifes
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回答:從計(jì)算機(jī)資源的發(fā)展來看，個(gè)人認(rèn)為可以分為三個(gè)階段：最為早期的共享式，后來的單體式，到現(xiàn)在的分布式。這個(gè)發(fā)展的原因，都是基于計(jì)算資源的需求。早期一臺(tái)服務(wù)unix服務(wù)器，連接多個(gè)終端，每個(gè)終端單獨(dú)獲取計(jì)算資源，其實(shí)跟現(xiàn)在的云計(jì)算感覺很類似，計(jì)算資源都放在服務(wù)器端，終端比較簡單。這是早期對(duì)計(jì)算資源的需求和提供的計(jì)算能力之間的供需關(guān)系決定的。后來，隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展，對(duì)計(jì)算資源的需求的不斷增加，單體式的計(jì)算...
lavnFan
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...套自動(dòng)支持?jǐn)?shù)據(jù)并行、模型并行及流水并行等多種模式的分布式深度學(xué)習(xí)框架，降低了分布式訓(xùn)練門檻、極大的提高了硬件使用率。該框架已經(jīng)成功幫助眾多頭部互聯(lián)網(wǎng)公司及人工智能企業(yè)提升了大模型訓(xùn)練效率，節(jié)約了硬件運(yùn)...
...心Team Leader，萬達(dá)人工智能研究院資深研究員，長期從事分布式計(jì)算系統(tǒng)研究，在大規(guī)模分布式機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)和應(yīng)用方面有深厚積累。在上一家公司就開始實(shí)踐打磨一個(gè)深度優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，當(dāng)時(shí)從...
第四章 分布式和并行計(jì)算 來源：Chapter 4: Distributed and Parallel Computing 譯者：飛龍 協(xié)議：CC BY-NC-SA 4.0 4.1 引言 目前為止，我們專注于如何創(chuàng)建、解釋和執(zhí)行程序。在第一章中，我們學(xué)會(huì)使用函數(shù)作為組合和抽象的手段。第二...
整理自《架構(gòu)解密從分布式到微服務(wù)》第七章——聊聊分布式計(jì)算.做了相應(yīng)補(bǔ)充和修改。 [TOC] 前言 不管是網(wǎng)絡(luò)、內(nèi)存、還是存儲(chǔ)的分布式，它們最終目的都是為了實(shí)現(xiàn)計(jì)算的分布式：數(shù)據(jù)在各個(gè)計(jì)算機(jī)節(jié)點(diǎn)上流動(dòng)，同時(shí)各...
...況下的遷移學(xué)習(xí)非常困難。最近發(fā)表的幾篇論文試圖發(fā)揮分布式深度學(xué)習(xí)及可用高性能計(jì)算（HPC）資源的內(nèi)存和計(jì)算能力的優(yōu)勢，通過利用分布式數(shù)據(jù)并行并在訓(xùn)練期間增加有效批尺寸來解決訓(xùn)練耗時(shí)的問題 [1]，[17]– [20]。這...
...件框架，實(shí)現(xiàn)在大量計(jì)算機(jī)組成的集群中對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式計(jì)算。Hadoop框架中最核心設(shè)計(jì)就是：HDFS和MapReduce。HDFS提供了海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，MapReduce提供了對(duì)數(shù)據(jù)的計(jì)算。Hadoop的發(fā)行版除了社區(qū)的Apache hadoop外，cloudera，hortonwork...
...谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)開源項(xiàng)目TensorFlow在支持集群化、并行化和分布式訓(xùn)練方面都實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。 在上周谷歌的官方博客中，谷歌公布了谷歌實(shí)驗(yàn)TensorFlow 0.8 不同數(shù)目的GPU能夠帶來的加速效果： 圖中顯示100個(gè)GPU可以帶來接近56倍的加...
一、搬磚 vs. 分布式計(jì)算 一個(gè)人搬磚很累，幾個(gè)人一起搬就會(huì)輕松很多，也會(huì)快很多： 分布并行計(jì)算和幾個(gè)人一起搬磚的意思是一致的，一個(gè)資源密集型的任務(wù)（搬磚或計(jì)算），需要 一組資源（小伙伴或計(jì)算節(jié)點(diǎn)），并行...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
一、活動(dòng)亮點(diǎn)：全球31個(gè)節(jié)點(diǎn)覆蓋 + 線路升級(jí)，跨境業(yè)務(wù)福音！爆款云主機(jī)0.5折起：香港、海外多節(jié)點(diǎn)...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
