你可能已经知道Kubernetes是领先的容器编排系统。根据最新的CNCF 研究，可能已经将它用于生产工作负载或在未来一年考虑使用它。2021 年的研究发现，惊人的 96% 的受访者正在使用 Kubernetes 或计划在不久的将来使用它——而 69% 的受访者目前正在生产中使用 Kubernetes。Kubernetes 为大型组织和小型组织提供了许多好处：它提高了开发人员的生产力、降低了成本、提高了效率，并最终为最终用户带来了更好的体验。
20世纪90年代，使用MPP架构的Netezza和Teradata的数据库设备对Oracle，IBM和Microsoft在anlytics数据库市场的主导地位提出了挑战，并且随着“大数据”的出现以及带有分布式处理的Hadoop的严峻考验。
本文构建了一个在视觉条件下以感官信息作为输入的预测模型。由于无法准确建立感官信息的运动方程，只能通过机器学习来完成。
我叫劳伦斯·拉斯内尔，是Meta公司的工程经理，我负责PyTorch团队的一部分。在过去的两年半里，我一直专注于PyTorch库，例如Torch vision,audio,multimodel。我们在生成式人工智能、大规模内容理解模型和大规模推荐系统等方面做了大量的工作。今天我将讲述PyTorch中dataloading的发展现状。
归一化层是深度神经网络体系结构中的关键，在训练过程中确保各层的输入分布一致，这对于高效和稳定的学习至关重要。归一化技术的选择（Batch, Layer, GroupNormalization）会显著影响训练动态和最终的模型性能。每种技术的相对优势并不总是明确的，随着网络体系结构、批处理大小和特定任务的不同而变化。
作者 | Facebook工程团队 译者 | 王强 策划 | 刘燕 大规模训练 AI 模型并非易事。 除了需要大量算力和资源外，训练非常大的模型背后也有着相当大的工程复杂性。在 Facebook AI Research（FAIR）Engineering，我们一直在努力构建各种工具和基础设施，让大型 AI 模型训练起来更加轻松。 我们最近的一部分成果包括了 层内模型并行、流水线模型并行、优化器状态 + 梯度分片 和 多专家模型 等领域的工作，旨在提升为任意数量的任务训练高级 AI 模型的效率。 完全分片数据
近日，百度深度学习实验室主任林元庆在百度年终媒体分享会上做了《看懂AI-百度技术开放日》的演讲，从客观层面阐述了人工智能技术研发的四大支柱，为我们呈现了让人工智能更深层，更极致的方法论，下面是演讲精华
OpenTracing的最大优势之一是围绕它构建的社区，涵盖各种语言和技术。考虑到这一点，我很高兴今天在OpenTracing博客上发表一篇由Aaron Stannard撰写的客座文章。Aaron Stannard是Petabridge的创始人兼首席执行官，Petabridge是一家帮助.NET公司构建大规模分布式系统的创业公司。他也是Akka.NET项目的联合创始人。你可以在Twitter上找到他，网址是https://twitter.com/Aaronontheweb
通常我们习惯称“web机器人”为“爬虫”、当然“蜘蛛”、“蠕虫”等有时候也被用来称呼web爬虫。爬虫是能够在无需人类干预的情况下自动进行一系列 Web 事务处理的软件程序。
今天，即使是小型初创公司也可能不得不处理数 TB 的数据或构建支持每分钟（甚至一秒钟！）数十万个事件的服务。所谓“规模”，通常是指系统应在短时间内处理的大量请求/数据/事件。
微服务是一种架构范例。在这种架构中，多个小型独立组件协同工作，从而构成一个系统。尽管它的操作复杂性较高，但这种范式已经被迅速采用。这是因为它有助于将复杂的系统分解为可管理的服务。这些服务更关注微观层面的问题，包括单一责任，关注点分离，模块化等。
AiSuite 是 NAVER 开发者所使用的人工智能平台，它支持 NAVER 的各种服务的开发和运维。
cuDF (Pandas GPU 平替)，用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。
IMSI（国际移动用户识别码，International Mobile Subscriber Identity），是用于区分蜂窝网络中不同用户的、在所有蜂窝网络中不重复的识别码。
2021 年，ML 和 NLP 领域取得了很多激动人心的进展。在 Sebastian Ruder 的最新博客《ML and NLP Research Highlights of 2021》中，他介绍了自己认为最具有启发意义的论文和研究领域。
自上一篇博客发布以来，已有一段时日了，此间我们一直在努力研究 Micro，并且已经初见成效。现在让我们一起深入探讨吧！
当今的企业需要现代化的产品交付，以满足他们不断增长的业务需求并满足其最终用户的需求。要在不同的竞争平台之间构建大数据系统，用户更喜欢功能强大、用户友好和持久采用的平台。许多组织都面临着大数据分析方面的挑战，如何在保持高性能和可用性的同时实现动态增长和灵活性。现实情况是，这些关键组件中的一个往往会为了另一个做出牺牲。在Dell PowerFlex上运行VMware Greenplum为企业提供了包含所有这些组件组合的一个更好的业务智能和分析平台：Greenplum提供专门的大数据分析数据库，VMware提供自我管理和自动化，PowerFlex提供灵活性、弹性和高性能。
最近通过Nginx来反向代理一批大模型服务，遇到一个典型问题。默认的轮训负载均衡场景下，如果用户的每次请求到达算法服务时，由于不同的问题导致算法返回的Token长度不一致。就会出现某些算法Pod在上轮问答还没结束时收到了下次的请求。由于Nginx或负载均衡器上无法预测上游算法的Token长度，只能暴力的讲请求轮训分发到后端，长此以往，就导致后端算法服务随机出现阻塞的问题。
王涛，腾讯云专家工程师，从事Kubernetes容器平台的研发近6年，目前主要负责腾讯海量自研业务容器化上云的平台研发。在利用云原生技术构建DevOps、ServiceMesh、AI、大数据平台等场景有丰富经验。
了解视频内容一直是视频共享平台关注的焦点。流媒体视频理解是指在空间和时间域中分析和利用更细粒度的视频信号的技术领域。细粒度的空间和时间信号可用于面向消费者的产品或用作下游模型和流程的信号。例如，在空间域中，我们识别每一帧内的显著区域，使系统能够自动将水平（横向）视频重新构图为垂直（纵向）视频。在时间域中，我们识别每一帧的高光分数，这使我们能够识别视频中的高光时刻并创建视频预告片。
爬虫是一个比较容易上手的技术，也许花5分钟看一篇文档就能爬取单个网页上的数据。但对于大规模爬虫，完全就是另一回事，并不是1*n这么简单，还会衍生出许多别的问题。 系统的大规模爬虫流程如图所示： 大规模数据采集流程图 先检查是否有API API是网站官方提供的数据接口，如果通过调用API采集数据，则相当于在网站允许的范围内采集，这样既不会有道德法律风险，也没有网站故意设置的障碍；不过调用API接口的访问则处于网站的控制中，网站可以用来收费，可以用来限制访问上限等。整体来看，如果数据采集的需求并不是很独
生产者将数据直接发送到作为分区领导者的broker，而没有任何干预路由层。 为了帮助生产者做到这一点，所有 Kafka 节点都可以在任何给定时间回答有关哪些服务器处于活动状态以及主题分区的领导者在哪里的元数据请求，以允许生产者适当地引导其请求。
Apriori算法是一种用于挖掘数据集中频繁项集的算法，进而用于生成关联规则。这种算法在数据挖掘、机器学习、市场篮子分析等多个领域都有广泛的应用。
谷歌团队的最新研究提出了，用大模型替代人类，进行偏好标注，也就是AI反馈强化学习（RLAIF）。
软件系统的一大优点是它们具有极强的适应性。然而，在复杂软件系统的演进过程中，这种可塑性会阻碍而不是促进其发展。在某种程度上，软件将进入一个不再服务于其目的——为人们提供帮助——的阶段。
本文是对 https://arxiv.org/abs/2108.13191 这篇论文进行解读，学习一下如何基于MLIR编译器基础设施生成高效的GPU代码。本文的阅读的先后顺序分别为：
最近，我一直在考虑有关Envoy代理控制平面的问题，因此我认为这些问题与我分享有关行业现状以及未来几年技术发展的一些结论是很有用的。
本系列我们开始分析 TensorFlow 的分布式。之前在机器学习分布式这一系列分析之中，我们大多是以 PyTorch 为例，结合其他框架/库来穿插完成。但是缺少了 TensorFlow 就会觉得整个世界（系列）都是不完美的，不单单因为 TensorFlow 本身的影响力，更因为 TensorFlow 分布式有自己的鲜明特色，对于技术爱好者来说是一个巨大宝藏。
文/ Brandon Lonac、Raymond Khalife、Kalyani Narayanan、Travis McCann、Justin Goad
应用程序日益优化，功能增多，用户活跃度提高，每天产生的数据也在持续增长。然而，数据库的问题已经拖慢了应用的其他部分。在这篇文章中，我们将探讨数据库分片这一可能的解决方案，理解它是什么，如何运作，以及在什么情况下使用它是最佳选择。
想象一下，假设亚马逊每年只有一天不可用。按照这个数值估算，他们的业务将会约有 99.7% 的可用性，从表面上看这是相当合理的。然而，在过去的 2020 年，亚马逊的收入接近 4000 亿美元。基于 99.7% 而不是 100% 的可用性将花费亚马逊超过 10 亿美元。哪怕停机时间只是那么一点点，也会让公司的业务损失惨重。
说到日志，它就是一个将有序序列的不可变记录记下来，并将此记录可靠地保存下来的最简单的方法。如果想要构建一套数据密集型分布式服务，你可能需要一两套日志。在Facebook，我们构建了许多用来存储和处理数据的大型分布式服务。在Facebook，我们如何做到想要即连接数据处理管道的两个阶段，又无需担心数据流管控或数据丢失的呢？就是让一个阶段写入日志，另一个阶段从这个日志读取。那么如何去维护一个大型分布式数据库的索引呢？就是先让索引服务以适当的顺序应用索引更改，然后再来读取更新的日志。那要是有一个系列需要一周后再以特定顺序执行的工作呢？答案就是先将它们写入日志，让日志使用者滞后一周再来执行。一个拥有足够能力进行写入排序的日志系统，可以将你希望拥有分布式事务的梦想成为现实。既然如此，要是有持久性方面的顾虑？那就去使用预写日志吧。
Chiplet标准UCIe已经得到很多主流大厂的认可，席卷之势愈发明显。但就Chiplet的价值挖掘，目前可见的，都还停留在如何降成本和简单地扩大设计规模方面。我们觉得，Chiplet的价值还没有得到充分挖掘。
作者：JASON GAUCI、EDOARDO CONTI、KITTIPAT VIROCHSIRI
【新智元导读】Facebook 昨天推出了基于深度学习的文本理解引擎 DeepText，使用多个深度神经网络构架，结合监督学习与无监督学习，可以从零开始，在词和字符的水平上进行学习。官方称 DeepText 准确率已达到人类水平，该技术有望革新新闻订阅和广告推送模式。将来 DeepText 变得更加智能，再与 Facebook 虚拟助理 M 整合，Facebook 就能更好地连接商家与消费者，在平台上形成一个闭环。当用户的资讯、社交、消费和娱乐等需求都能在 Facebook 得到满足时，还会有人使用谷歌搜索
近年来，深度学习已经成功应用到多种问题中。迁移学习在计算机视觉问题上的成功运用使得许多应用成为可能：VGG[6] 和 ResNets [7] 等大型 CNN 在 ImageNet 等大型图像数据集上进行预训练 [8,9] 然后在计算机视觉任务中作为骨干网络架构。这些模型可以为新任务提取有用的特征，而无需在执行每个任务时都从头开始训练 [2], [10]–[12]。
算法的关键性和优化算法的必要性是计算机科学和软件开发领域的核心概念。 算法的关键性：
许多现代应用程序需要在企业规模上构建，有时甚至需要在互联网规模上构建。每个应用程序都需要满足可伸缩性、可用性、安全性、可靠性和弹性要求。在本文中，我将讨论一些可以帮助你轻松实现上述功能的设计模式。我将讨论每种模式，如何在云原生环境中使用该模式，以及何时使用何时不使用。其中一些模式并不新鲜，但在当前互联网规模的云计算世界中非常有用。
大数据学习有其特有的问题。具体来说，是计算问题。 如果我们有一个低方差的模型，增加数据集的规模可以帮助你获得更好的结果。我们应该怎样应对一个有1亿条记录的训练集？
9月底轰动业界的史上最强GAN，也就是最高动用512个TPU训练的BigGAN，Demo已经正式放出！
选自code.Facebook 作者：Dhruv Mahajana、Ross Girshick、Vignesh Ramanathan、Manohar Paluri、Laurens van der Maaten 机器之心编译 参与：路、张倩 人工标注数据需要耗费大量人力成本和时间，对模型训练数据集的规模扩大带来限制。Facebook 在图像识别方面的最新研究利用带有 hashtag 的大规模公共图像数据集解决了该问题，其最佳模型的性能超越了之前最优的模型。 图像识别是 AI 研究的重要分支之一，也是 F
【新智元导读】Facebook 今天宣布，从使用基于短语的机器翻译模型改为使用神经网络系统来处理其社交网络后端每天的翻译请求，每天翻译超过 45 亿次。与基于短语的系统相比，BLEU 平均相对提升了 11%。通过使用 Facebook 开源的深度学习框架 Caffe2，基于 RNN 的翻译能够迅速扩展。 Facebook 今天宣布，已经开始使用神经网络系统来处理其社交网络后端每天的翻译请求，总的翻译数量超过 45 亿次。通过使用 Facebook 在今年4月份开源的深度学习框架 Caffe2，基于 RNN
不同行业采用人工智能的速度取决于最大化数据科学家的生产力。NVIDIA每个月都会发布优化的NGC容器，为深度学习框架和库提供更好的性能，帮助科学家最大限度地发挥他们的潜力。英伟达持续投资于完整的数据科学栈，包括GPU架构、系统和软件栈。这种整体的方法为深度学习模型培训提供了最好的性能，NVIDIA赢得了提交给MLPerf的所有六个基准测试，这是第一个全行业的AI基准测试。NVIDIA在最近几年引入了几代新的GPU架构，最终在Volta和图灵GPU上实现了张量核心架构，其中包括对混合精度计算的本机支持。NVIDIA在MXNet和PyTorch框架上完成了这些记录，展示了NVIDIA 平台的多功能性。
在MongoDB的引领下，大量新的文档型数据库在过去的十年里相继面世，传统数据库也都纷纷增加了文档功能。2017年，微软在 Cosmos 数据库(曾经被命名为“DocumentDB”)的基础上添加了MongoDB API 层，最近亚马逊又推出了DocumentDB，在其 Aurora 技术的基础上提供了MongoDB 查询语言的一个子集。文档模型，尤其是 MongoDB API，正在蓬勃迅猛发展。
至于录取率，目前还没有官方公布。从ICLR 2018的情况来看，平均分达到6.57可以被接收，Top 33%的论文可以被接收为poster或talk。但今年的投稿量比去年多得多，去年是996篇，因此预计接收比率会降低。
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