本章，我们学习另一种部署分布式Python应用的的方法。即使用高性能计算机（HPC）群（也叫作超级计算机），它们通常价值数百万美元（或欧元），占地庞大。 真正的HPC群往往位于大学和国家实验室，创业公司和小公司因为资金难以运作。它们都是系统巨大，有上万颗CPU、数千台机器。 经常超算中心的集群规模通常取决于电量供应。使用几兆瓦的HPC系统很常见。例如，我使用过有160000核、7000节点的机群，它的功率是4兆瓦！ 想在HPC群运行Python的开发者和科学家可以在本章学到有用的东西。不使用HPC群的读者，
如果真正要将HTCondor高通量计算产品化还需要很多工作要做，HTCondor并没有GUI界面，更多更全面的功能在Linux系统下的命令窗口下更方便。
他们必须在过程的顶部进入人体，在任何其他声明块（即input，output等），并具有以下语法：
普通刀片节点配备 两颗 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2692 v2 @ 2.20GHz 共24物理核，内存为64G 调度系统为 Slurm， 以下为常用指令
其中bin目录里面存放了一系列condor_开头的可执行程序，正是通过这些指令程序来实现分布式计算的。其中有个GUI程序condor_birdwatcher.exe，打开后运行界面如下：
客座文章作者：G-research 计算平台工程经理 Jamie Poole。博文最初在G-research 的博客[1]上发表
我们推出了一个新的系列，对PytorchConference2023 的博客进行中文编译，会陆续在公众号发表。也可以访问下面的地址 https://www.aispacewalk.cn/docs/ai/framework/pytorch/PytorchConference2023/torch_infra_new_ci 阅读。
进入hpc行业4年多了，一直都是负责集群作业调度系统的开发，最近工作中实现了一个简单的集群作业调度系统。因此想借此机会，将我对集群作业调度系统的一些认知和见解记录下来。
前文提到过，HTCondor是通过condor_submit命令将提交任务的，这个命令需要提供一个任务描述文件。这个任务描述文件详细描述了任务运行的需求情况，如下所示：
一，简介 Spark调度机制可以理解为两个层面的调度。首先，是Spark Application调度。也就是Spark应用程序在集群运行的调度，应用程序包括Driver调度和Executor调度。其次，就是每个Spark Application都会有若干Jobs(Spark Actions)，然后这些job是以何种机制，在Executor上执行的，也是需要一个调度管理的机制，该层面调度也可以理解为SparkContext内部调度。之所以会出现这种情况，主要是生产中可能会希望一个SparkContext作为服
ApacheFlink努力为所有现成的应用程序自动导出合理的默认资源需求。对于希望根据特定场景的知识微调资源消耗的用户，Flink提供细粒度资源管理。
Git是一个分布式版本控制系统，可以帮助开发人员在任何规模的项目上进行协作。Linux内核的开发人员Linus Torvalds在2005年创建了Git，以帮助控制Linux内核的开发。
就在刚刚，AI芯片初创公司Cerebras重磅发布了「第三代晶圆级引擎」（WSE-3）。
本指南适用于新的OpenAI微调API用户。如果您是传统的微调用户，请参阅我们的传统微调指南。[2]
机器之心专栏 来源：百度PaddlePaddle PaddlePaddle 是 2016 年 8 月底百度开源的深度学习平台，并且在短时间内迅速引发全球开发热度，成为 Github Pull Request 数量增速极高的开源深度学习平台之一。如今，机器之心联合百度推出 PaddlePaddle 专栏，为想要学习这一平台的技术人员推荐相关教程与资源。 PaddlePaddle 的迭代速度非常快，同时也广受社区的关注。刚开源的时候，PaddlePaddle 的设计思想是基于 Layer 的设计。后来推出了「v
作者 | OpenAI 译者 | Sambodhi 策划 | 褚杏娟 在本文中，OpenAI 的工程师团队分享了他们在 Kubernetes 集群扩展过程中遇到的各种挑战和解决方案，以及他们取得的性能和效果。 我们已经将 Kubernetes 集群扩展到 7500 个节点，为大型模型（如 GPT-3、 CLIP 和 DALL·E）创建了可扩展的基础设施，同时也为快速小规模迭代研究（如 神经语言模型的缩放定律）创建了可扩展的基础设施。 将单个 Kubernetes 集群扩展到这种规模很少见，但好
作者介绍：董亭亭，快手大数据架构实时计算引擎团队负责人。目前负责 Flink 引擎在快手内的研发、应用以及周边子系统建设。2013 年毕业于大连理工大学，曾就职于奇虎 360、58 集团。主要研究领域包括：分布式计算、调度系统、分布式存储等系统。
1. 引言 在互联网用户和应用爆炸的今天，我们承载的服务和运算，无论在规模还是性能上都提出了前所未有的要求，开发人员常常偷偷在想，能不能给我一个超级计算机，很多问题就不再是问题了。然而，大家又都很清楚，出于成本的考虑，这也就是想想，就像我们有时候也幻想着自己变成超人一样。Gaia的出现，能够让应用开发者像使用一台超级计算机一样使用整个集群，让几万甚至几十万个核协同做一件事情，将所有资源化为一片云，而将这片云带给我们的风在哪里？ 2. 风起 2014年刮起一阵最炫Docker风，掀起一股股热浪。在云计算和开源
在本指南中，我们将看到如何创建自定义管道并在Hub上共享它或将其添加到🤗 Transformers 库中。
OpenAI 的文本生成模型已经在大量文本上进行了预训练。为了有效地使用这些模型，我们在提示中包含了说明和有时几个示例。使用示例来展示如何执行任务通常被称为 "少样本学习"。
了解 YARN的容量调度器的基本功能通常是在各种部署中需要处理的一个概念。虽然容量管理涉及共享、扣款和预测等许多方面，但本博客的重点将放在可供平台操作使用的主要功能上。除了基本功能之外，还将复审一些在设计或使用队列时经常遇到的问题。
我们已经将 Kubernetes 集群扩展到了7500个节点，该集群主要是为 GPT-3、CLIP 和 DALL·E 等大型模型提供可扩展的基础设施，同时也为神经语言模型的缩放定律等快速的小规模迭代研究提供基础支持。将单个 Kubernetes 集群扩展到这种规模是很少见的，因而需要特别小心，但好处是一个简单的基础设施，使我们的机器学习研究团队能够更快地迁移和扩展，而不需要更改他们的代码。
时隔一年,终于把主流的大数据组件全部学完了,学成之时,便是出师之日, 那为师便来考考你学的如何:
Hadoop是时下最流行的企业级开源大数据平台技术，你可以将它部署在本地，也可以部署在云端。而深度学习，对于企业用户来说举几个简单的例子，常见的场景包括语音识别，图像分类，AI聊天机器人或者机器翻译。为了训练深度学习/机器学习模型，我们可以利用TensorFlow/MXNet/Pytorch/Caffe/XGBoost等框架。有时这些框架也会被一起使用用于解决不同的问题。
hadoop2.7.2开始，yarn在容量调度器的基础上增加了标签调度功能，使用该功能的一个典型场景是：某个任务需要用到gpu资源，而gpu并非在每个节点上都有，通过对节点设置标签，可以使作业任务正确调度到含gpu资源的节点上，确保作业任务正确运行。
Concourse CI是一个现代的，可扩展的集成系统，旨在通过可组合的声明性语法自动测试管道。
这篇文章包含了Slurm管理员的信息，专门针对高吞吐量计算，即执行许多短作业。为高吞吐量计算获得最佳性能需要一些调整。
来这里找志同道合的小伙伴！ 背景 各业务系统为使用mysql的业务数据，重复开发出多套数据同步工具，一方面难以管理，另外部分工具性能也偏差。需要一个统一为mysql数据提供同步服务的平台。该平台需支持离线同步，实时订阅，实时同步三大基本功能。 架构 一、功能整合 1、各功能如何实现？ 离线同步：可理解为将根据一个sql查询出的数据同步到其它目标存储上； 实时订阅：通过实时解析mysql-binlog,将数据的变动封装成事件存于消息队列，供用户订阅消费； 实时同步：提供一些常见的订阅客户端料现，实时消费
“大数据”是用于收集大型和复杂数据集的术语，这使得很难使用关系数据库管理工具或传统数据处理应用程序进行处理。很难捕获，整理，存储，搜索，共享，传输，分析和可视化大数据。大数据已成为公司的机遇。现在，他们可以成功地从数据中获取价值，并通过增强的业务决策能力在竞争者中拥有明显的优势。
张量处理单元（TPU）是 Google Cloud Platform（GCP）上高性能 AI 应用的基本构建块。 在本节中，我们将重点介绍 GCP 上的 TensorFlow。 本节包含三章。 我们将深入介绍 Cloud TPU，以及如何利用它们来构建重要的 AI 应用。 我们还将通过利用 Cloud TPU 构建预测应用，使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型。
继上一章介绍如何使用R连接Hive与Impala后，Fayson接下来讲讲如何在CDH集群中提交R的Spark作业，Spark自带了R语言的支持，在此就不做介绍，本文章主要讲述如何使用Rstudio提供的sparklyr包，向CDH集群的Yarn提交R的Spark作业。
本文将介绍slurm，一个 Linux服务器中的集群管理和作业调度系统。并对其基础命令和运行方式进行实战演练。
您的答案必须简单明了。首先说明一下DevOps在IT行业中的重要性。讨论这种方法如何旨在使开发和运营团队共同努力，以最小的故障率加速软件产品的交付。包括DevOps如何成为增值实践，开发和运维工程师在整个产品或服务生命周期中（从设计阶段到部署点）携手合作。
原文地址：http://blog.csdn.net/chengyuqiang/article/details/73382034
容器化正迅速成为在云环境中打包和部署应用程序的最常用方法。它提供的标准化，以及其资源效率和灵活性，使其成为现代DevOps思维模式的重要推动者。当您的应用程序和微服务完全集装箱化时，许多有趣的云本机部署，编排和监控策略都成为可能。
使用在每个项目中调用的YAML文件配置GitLab CI / CD 管道.gitlab-ci.yml。
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-at.html
中文文档：https://docs.slurm.cn/users/shou-ce-ye
“ 大家好哇！上一期我们介绍了提交批处理任务的整个流程，包括查看资源、编写脚本、提交作业、查询作业信息等内容。今天呢，我们主要就作业脚本中两个非常重要的概念 Partition和 QoS 进行介绍，并给出一些实用技巧。”
GitOps是一组最佳实践和原则，将版本控制系统（例如 Git、GitHub、GitLab、BitBucket）视为中央存储库或单一事实来源，以声明方式代码存储，然后将其用于部署。
Volcano 是基于 Kubernetes 的批处理系统，方便HPC、 AI、大数据、基因等诸多行业通用计算框架接入，提供高性能任务调度引擎，高性能异构芯片管理，高性能任务运行管理等能力。本文通过介绍Volcano提供的GPU Share调度功能来助力HPC作业在Kubernetes集群中落地。
自2006年诞生以来，Hadoop技术与社区已走过了13个年头，在经历了大数据技术高速发展之后，迎来了3.x时代。Hadoop如何在腾讯、阿里、滴滴、小米、美团、头条以及京东巧妙落地？有哪些新方向值得关注？Hadoop技术社区又将走向何方？ 今天，Hadoop将首次在中国组织Meetup，为你揭晓大数据Hadoop技术与社区发展的Roadmap。 时间地点 时间：2019年8月10日 10:00 地点：北京希格玛大厦 小剧场 活动议程 09:40-10:00 签到&自由交流 10:00-10:
选自：TVM社区 作者：陈天奇 Alexnet 横空出世的两年之前，我选择了深度学习作为本科毕设方向。当时的深度学习并没有现在那么火热，也没有现有的 GPU 卷积实现，我在实验室的 GTX 470 上面第一次手写 GPU 卷积用以支持卷积 RBM，当时针对 CPU 十多倍的加速比让我兴奋不已。虽然最终那段研究经历并没有结果，但是计算本身对于机器学习的推动作用却深深地印在了我的脑海里。 深度学习系统支是推动进步的引擎，而在引擎的核心，则是像 cuDNN 这样的针对硬件的高效算子实现。每一个高效的算子库的背
当用户提交一些机器学习任务时，往往需要大规模的计算资源，但是对于响应时间并没有严格的要求。在这种场景下，首先使用腾讯云的batch-compute(批量计算)产品来自动化提交用户的任务，然后使用分布式+gpu的方式解决算力问题，在任务完成后通知用户，是一个可行的解决方案。 本文将分成2部分：首先通过一个demo介绍上述过程的实现，从仅使用gpu、不考虑并行的简单情况开始，扩展至并行+gpu的情况，并简要介绍batch-compute的使用方法；然后介绍一些技术的实现原理(部分资料来源于知乎和博客，仅供参考
最近一直在学习hadoop的一些原理和优化，然后也做了一些实践，也有没有去做实践的，反正个人观点都记录下来
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