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模型推理:A100H100 太贵,何不用 4090?

这篇文章的第一版就是用了错的数据,H100 和 4090 的数据都用错了,得到的结论非常离谱。 H100 这个售价其实是有 10 倍以上油水的。...抛开不允许游戏显卡用于数据中心这样的许可证约束不谈,从技术上讲,根本原因是模型训练需要高性能的通信,但 4090 的通信效率太低。 模型训练需要多少算力?...回到模型训练所需的总算力,其实很简单,6 * 模型的参数量 * 训练数据的 token 数就是所有训练数据过一遍所需的算力。...因此,单纯使用流水线并行和数据并行训练模型的最大问题在于流水线并行级数过多,导致正向传播中间状态(activation)存储容量不足。...这么分析完了,如果你是要做大规模模型训练,你还会买 A100/H100/H800 的 PCIe 版吗?

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100多万数据颠覆你的10个家庭教育常识

调查数据却表明,“择校生”和“就近入学”的学业情况相差甚微,成绩优秀的比例分别是29.95%和28.48%,在良好、中等和较差等其他学业水平中,二者的数据也较为接近。...4、回复“可视化”查看数据可视化专题-数据可视化案例与工具 5、回复“禅师”查看当禅师遇到一位理科生,后来禅师疯了!!...知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、...回复“每日一课”查看【每日一课】手机在线视频集锦 PPV课大数据ID: ppvke123 (长按可复制) 大数据人才的摇篮!...专注大数据行业人才的培养。每日一课,大数据(EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA)视频课程。大数据资讯,每日分享!数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部!

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谷歌欧洲数据中心究竟如何做到100%自然冷却

(b) Google某一数据中心的日PUE曲线 本文即将介绍 的是比利时水侧自然冷数据中心、爱尔兰空气侧自然冷数据中心和芬兰海水直接冷却数据中心。...Kava 该数据中心利用运河的冷水带走热量:在自己修建水处理厂处理好运河水后给数据中心提供冷量,只采用冷却塔而非制冷机组来散热,这个实现了 100%水侧自然冷的机房,是谷歌的第一个完全自然冷的数据中心。...该数据中心已于2010 年上半年完成了全部工程,他们实现了 100%的空气侧自然冷却,采用直接蒸发制冷技术并且定制了个热回收单元,这是Google 在欧洲的第二个无制冷机组的数据中心。...Google 和 DLB 公司一起将其进行改造设计成数据中心。 ? 图(j) 海水制冷方案 ? 图(k) 海水制冷原理 这个数据中心的独特之处在于采用了 100%的海水散热。...图(n) 大型海水冷却泵的水锤设计 综上所述,谷歌的三个数据中心采用了完全不一样的制冷方式,但都实现了 100%的自然冷却,其设计高效、简单、可靠。因此自然冷却百家争鸣,且没有绝对的优劣。

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模型时代下数据智能的应用与前景 | 4月22日TF100

为工程师提供顶级交流平台 CCF TF第100期 时间 2023年4月22日 14:00-18:10 主题 模型时代下数据智能的应用与前景 欢迎扫码了解详情报名现场参会 报名链接:https://conf.ccf.org.cn.../TF100 2022年底,ChatGPT横空出世,其智能水平令人震撼,用户数在短短两个月内过亿,正式拉开了模型时代的帷幕,也掀起了数据智能应用的又一轮高潮。...会议安排 TF100模型时代下数据智能的应用与前景主持人:CCF  TF数据科学SIG主席 巴川 时间 主题 讲者 14:00-14:05 活动介绍及致辞 巴川CCF TF数据科学SIG主席 14:...他具有二十多年的机器学习研发经验,曾在国内外重要学术刊物上发表论文,其工作成果多次获得业内大奖;曾入选“数据科学50人”和“影响中国大数据产业进程100人”,获得过“中国人力资源科技最佳科学家”称号。...他具有二十多年的机器学习研发经验,曾在国内外重要学术刊物上发表论文,其工作成果多次获得业内大奖;曾入选“数据科学50人”和“影响中国大数据产业进程100人”,获得过“中国人力资源科技最佳科学家”称号。

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Excel催化剂100+主题功能梳理导读

Excel催化剂历经1年4个月的开发时间,终于荣登100+个大主题功能,完成数据领域的功能矩阵,可以说在日常的数据处理及分析上,绝大部分的共性场景已经囊括其中,是数据工作者难得一遇的优秀作品之一。...功能模块 在100+的主题功能中,以下将尝试通过几个维度来作简单的梳理,希望能够对初次接触的朋友们可以更加清晰地了解Excel催化剂能够给自己的日常工作带来哪些的便利和帮助。...结合Excel催化剂开发的一系列功能增强,让整个数据流程更加地通畅,对数据人员的技能要求、技术水平等降低一个档次,低门槛地实现数据转换为价值的目标。...第88波-批量提取pdf文件信息(图片、表格、文本等) 除图像的提取外,还有一个非常的刚需领域,是将非图像存储方式的pdf文件中的数据提取出来。...第100波-透视多行数据为多列数据结构 有些数据结构,返回的同样为非标准数据表结构,一列内容中混杂了多种指标数据,需要进行透视的展开操作,同样对这样的场景实现了一键完成的简单快捷功能封装。

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100亿数据平滑数据迁移,不影响服务

互联网架构,很多时候面临着这样一些需求: 需求1->底层表结构变更:数据量非常的情况下,数据表增加了一些属性,删除了一些属性,修改了一些属性。...除了影响服务的可用性,这个方案还有一个缺点,就是必须在指定时间完成升级,这个对研发、测试、运维同学来说,压力会非常,一旦出现问题例如数据不一致,必须在规定时间内解决,否则只能回滚。...哪些数据发生了变化呢? 步骤一中日志里记录的不就是么? 步骤三:研发一个读取日志并迁移数据的小工具,要把步骤二迁移数据过程中产生的差异数据追平。...步骤四:在持续重放日志,追平数据的过程中,研发一个数据校验的小工具,将旧库和新库中的数据进行比对,直到数据完全一致。...追日志法,五个步骤: (1)服务进行升级,记录“对旧库上的数据修改”的日志 (2)研发一个数据迁移小工具,进行数据迁移 (3)研发一个读取日志小工具,追平数据差异 (4)研发一个数据比对小工具,校验数据一致性

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模型训练为什么用A100不用4090

先说结论,模型的训练用 4090 是不行的,但推理(inference/serving)用 4090 不仅可行,在性价比上还能跟 H100 打个平手。...抛开不允许游戏显卡用于数据中心这样的许可证约束不谈,从技术上讲,根本原因是模型训练需要高性能的通信,但 4090 的通信效率太低。 模型训练需要多少算力?...回到模型训练所需的总算力,其实很简单,6 * 模型的参数量 * 训练数据的 token 数就是所有训练数据过一遍所需的算力。...因此,单纯使用流水线并行和数据并行训练模型的最大问题在于流水线并行级数过多,导致正向传播中间状态(activation)存储容量不足。...这么分析完了,如果你是要做大规模模型训练,你还会买 A100/H100/H800 的 PCIe 版吗?

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2021数据开发面试高频100题最新汇总(附答案详解) | 极客大学

又到了金三银四的招聘旺季,很多想入行大数据开发的程序员却在面试上发了愁。大数据方向技术栈繁多,不同的面试官和公司用到的技术栈也不一样,问的问题也是各有不同。...大厂面试题回忆: 【腾讯 PCG 事业部 大数据开发岗】 spark 数据分发机制  Spark Streaming 给个具体视频应用场景阐述开发思路及任务架构【阿里创新业务事业群 大数据开发工程师】...spark partition 的类型及特点  yarn 任务启动的具体流程  spark 任务分发机制 为了帮助想要入行大数据开发的程序员们在金三银四顺利挺进大厂,我们研究了各个大厂的面试题型,整理出出这...「 100 道大数据开发高频面试题 + 详细解答」 (篇幅有限,此处仅展示部分大纲,扫码获取更多) 如何领取?...扫描海报二维码 即可免费领取「大数据开发面试必备 100 题」

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全球100款大数据工具汇总

GlusterFS 通过RDMA和TCP/IP方式将分布到不同服务器上的存储空间汇集成一个的网络化并行文件系统。...Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据。同时,Flume支持对数据进行简单处理,并写入各种数据接受方(可定制)。...介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品,是非关系数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的产品。...92、Highcharts Highcharts是一个JavaScript API与jQuery的集成,全球最大的100家公司中有61家正在使用它。图表使用SVG格式,并使用VML支持旧版浏览器。...100、Pentaho BI Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品,它是一个以流程为中心的,面向解决方案(Solution)的框架。

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100TB大数据存储方案

sort=created 请问,在家里攒一套 100TB-200TB 的存储有什么架构方案可以借鉴的?...假定你搭个 100个结点的集群,每个结点就是 100TB,然后每个结点以 175MB 的速度写入,大约需要一个星期写满,这还不包括冗余。...MapReduce是分布式计算框架,GFS(Google File System)是分布式文件系统,BigTable是基于Google File System的数据存储系统,这三组件组成了Google...Spark与Hadoop最大的不同点在于,Hadoop使用硬盘来存储数据,而Spark使用内存来存储数据,因此Spark可以提供超过Hadoop100倍的运算速度。...Hadoop,Spark和Storm是目前最重要的三分布式计算系统,Hadoop常用于离线的复杂的大数据处理,Spark常用于离线的快速的大数据处理,而Storm常用于在线的实时的大数据处理。

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100数据,如何快速的导入数据库?

数据导出、导入是非常常见的开发操作,但在这个过程中,很多开发者都会遇到诸如数据乱码、数据格式不支持、数据量太大等问题。...NineData 最新发布的数据导入功能,帮助用户在保障数据完整和准确的同时,轻松地将大量的数据从文件中导入到目标数据库中。1....使用场景NineData 的数据导入功能可以在以下场景下发挥重要作用:外部来源数据导入:在企业需要从外部来源获取数据的场景下,NineData 数据导入功能可以帮助用户将这些外部来源数据导入到目标数据库中...数据初始化:在新建数据库或者重新设置数据库结构时,需要将初始数据导入数据库中,NineData 数据导入功能可以帮助用户将初始数据从文件中导入到目标数据库中,从而快速初始化数据库。...大批量数据更新:需要对数据库执行大规模数据更新的场景。例 1:企业需要将大量的平台订单数据导入到企业数据库,方便进行存储和分析。

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数据机遇还是忽悠?

持反方观点,为技术时代的到来欢呼的,一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌,另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。...他提出“一台电脑论”,即科学家们研究所需的数据,最好用一台电脑就能装下,否则数据处理会过于繁琐,无助于解决问题。他结合自身经验说,随着数据量的增大,研究的准确性一开始会随之上升,但很快就会趋平。...这有三个原因:一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来,目前还只是数据“孤岛”;二是完整的生态产业链还未形成,尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好,但从供应到购买的链条还没建成;三是因为数据分析人才仍然极度匮乏...一位听众挑战正方,说,你们认为大数据过于庞杂纷繁,反而解决不了问题,那是不是说,当处理数据的计算工具变得足够好时,大数据就会变得有用?...正如Howard在发表“失败感言”时所说,“我们并非反对数据,只是反对大而无当的数据数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据,或许不论我们接受与否,大数据时代都已到来。

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