To铁锈 - 使用Rust开发web全栈应用 为了构建一个网络应用，你需要在一系列的主题中做出架构决定。...Blog: https://cloak.software/blog/rust-on-nails/ Hvm - 使用Rust开发的深度并行化和优化的函数式运行时 高阶虚拟机（High-order Virtual...Machine, HVM）是一个纯函数式编译目标，它是惰性的、无GC的和深度并行化的。...它也是β-最优的，也就是说，在一些情况下，它可以比大多数函数式运行时（包括Haskell的GHC）快出指数级。 这是由于一种新的计算模型，即交互网，它结合了图灵机和兰姆达微积分。...欢迎来到不可阻挡的计算机并行化、功能化的未来!
掌握如何在Fortran程序中编写和调用子程序和函数。 编写包含子程序和函数的Fortran程序，实现复杂的计算任务。...Fortran 2003及以后的版本引入了类和对象的概念，使得Fortran程序可以更加模块化和可重用。此外，Fortran还支持并行编程，如OpenMP、MPI等，用于提高程序的计算性能。...如何学习： 学习Fortran中面向对象编程的基本概念和使用方法。 掌握如何在Fortran程序中实现泛型编程和类型参数化。...如何学习： 阅读Fortran在科学计算中的应用案例，了解Fortran的编程风格和最佳实践。 分析案例中的Fortran代码，学习如何编写高效、可维护的Fortran程序。...学习Fortran程序的优化方法，如代码优化、算法优化、并行优化等。 编写和调试自己的Fortran程序，并进行性能分析和优化。
基于上述思想，已经有很多工作围绕如何在张量或者算子层面表达各种并行方式进行探究，这类工作的 “自动化” 主要体现在并行 API 到执行层的转化过程。...，使用时只需要添加几行代码，就可以轻松完成自动并行的整个流程。...在这种情况下，一个设备组内的最优混合并行策略与其他组内的最优策略保持一致。 Takeway#3：一般来说，在能够混合使用 DP 和 SDP 的情况下，只使用 SDP 在理论上性能更优。...Galvatron 的优化目标是在用户给定模型定义和分布式环境的情况下，无需用户指定任何并行配置，自动生成最优的分布式执行计划。...在状态转移过程中，当内存开销超过设备内存限制设备内存限制 E，开销函数 C 返回无穷大。 复杂度分析：Galvatron 使用的动态规划搜索（公式 1）计算复杂度为 O(LE|S|)。
DeepSpeed是由微软开源的深度学习训练优化库，专为分布式训练场景设计，旨在提高大规模模型训练的效率和可扩展性。...推荐系统：如训练基于深度学习的推荐算法。这些业务场景的共同特点是模型规模大、训练数据多、计算资源需求高。DeepSpeed通过其高效的分布式训练和优化技术，显著提高了这些场景下的训练速度和资源利用率。...5.10推理优化DeepSpeed还提供了推理优化技术，如模型并行和定制化的推理内核，以降低延迟并提高吞吐量。...6.3编写训练脚本在你的训练脚本中，使用DeepSpeed提供的分布式训练API。创建一个DeepSpeed引擎实例，并将模型、优化器和数据加载器传递给它。...下面是一个使用DeepSpeed进行分布式训练的Python示例。该示例展示了如何在多个计算节点上并行训练一个简单的深度学习模型。
在 Tensor Comprehensions 中，程序员可以使用高级编程语言（如 C++）编写 tensor comprehension 表达式，描述神经网络模型的计算过程。...在算子的 Schedule 开发中，需要考虑如何在硬件上高效执行计算，包括内存访问模式、并行化策略、数据布局等方面的优化。...特殊算法优化方法当前 AI 编译器在解决大模型训练中的内存墙、性能墙等挑战时，借助复杂的并行策略来实现自动并行化。...需要考虑如何在不保证所有算子被完整支持的情况下透明化的支持用户的计算图描述。对用户透明性问题：部分 AI 编译器并非完全自动的编译工具，性能表现依赖于用户提供的高层抽象的实现模版，如 TVM。...自动并行能根据用户输入的串行网络模型和提供的集群资源信息自动进行分布式训练，通过采用统一分布式计算图和统一资源图设计可支持任意并行策略和各类硬件集群资源上分布式训练，并且还能利用基于全局代价模型的规划器来自适应为训练任务选择硬件感知的并行策略
在导出函数并在另一个系统上反序列化后，我们就无法再使用 Python 源代码，因此无法重新跟踪和重新降级它。形状多态性是 JAX 导出的一个特性，允许一些导出函数用于整个输入形状家族。...可重新表达的布尔逻辑 尽管不直接支持创建动态大小的数组，但在许多情况下可以重新表达计算逻辑以符合 JIT 兼容的操作。...此外，JAX 用户通常熟悉 Python 和类似 NumPy 的数组编程，不涉及编写任何 C++代码或考虑 GPU 并行性。...Pallas 允许您使用相同的 JAX 函数和 API，但在抽象层面上操作更低。 具体来说，Pallas 要求用户考虑内存访问以及如何在硬件加速器的多个计算单元之间分割计算。...使用 VMEM/SMEM 的限制 Pallas 公开了对低级内存空间（如 VMEM 和 SMEM）的访问，但编写利用它们的内核需要考虑一些因素。 内存容量。VMEM 和 SMEM 都很小！
编写好的pipeline需要标记模版的使用方法和作用，需要相关的文档或者json串记录模版的这些属性，那么业务部门就可以自助的使用这些模版 ，并在无形之间执行了我们在模版中设置的一些质量扫描测试的工作，...如何在 Pipeline 中实践？ DevOps成熟度标准中建议做到一次构建，多次部署。目的是为了在测试环境测过的包可以在不改变任何环境和依赖的情况下发布到生产线上。...（语法获取可以使用片段生成器，搜properties） ? ? 11 如何在 Pipeline 中进行并行构建任务？...某些特定场景下，如每天凌晨需要对项目进行一次clean的全量构建，占用的时间和资源较多，我们可以使用Jenkins的构建触发器功能触发定时任务进行构建。...此触发方式使用的较少，最佳实践以webhook的方式触发构建更方便，但是在少量特殊场景，如每天需要构建，但是版本不发生变化时不构建可以应用此触发器 ?
无论是通过提供定制化的语言模型、支持并行计算和分布式训练，还是通过优化内存管理和硬件资源利用效率来提高运算速度，这些项目都致力于使得人工智能技术更加便捷、高效地应用于各个领域。...主要功能： 提供并行组件集合，支持用户以类似在本地机器上编写模型的方式进行分布式训练和推理。 支持多种并行策略：数据并行、流水线并行、1D/2D/2.5D/3D 张量并行以及序列并行等。...具备友好的使用体验，并基于配置文件实现了简单且灵活的代码编写风格。...适配 Langchain，支持多个 LLMs 开箱即用的 Web 站点，支持表单模式和聊天对话模式 一套 API 即可包含插件、上下文增强等能力，替你省下了后端代码的编写工作 可视化的对应用进行数据分析...它旨在提供易于使用、高效和灵活的功能，以便快速尝试最新技术。 以下是该项目的核心优势和关键特性： 提供了各种模型、数据集、回调函数和实用工具等源代码。 包含运行 LLM 工作负载所需的脚本。
概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。...它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。...这些操作经过一些控制程序组装后，可形成一个大的DAG作业。...介绍 Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms, Machines, and People Lab）开发的通用内存并行计算框架 Spark使用Scala语言进行实现，它是一种面向对象...易用性好：Spark不仅支持Scala编写应用程序，而且支持Java和Python等语言进行编写，特别是Scala是一种高效、可拓展的语言，能够用简洁的代码处理较为复杂的处理工作。
因此，程序员在编程时，需要根据实际问题的特性和需求，灵活选择和应用编程范式，甚至在一些情况下，可能需要混合使用多种编程范式以求达到最佳效果。...接下来，函数利用for循环遍历数组中的每个元素——使用控制结构（如循环和条件语句）来指导程序的执行流程。命令式编程的核心理念就是通过执行一系列明确的命令来修改程序状态并控制程序的执行流程。...优点：易于理解和编写：声明式编程主要关注结果，而非过程，使代码更简洁明了。维护简便：只需调整声明，无需修改具体实现，适应需求变更。适合并行计算：由于不关注执行顺序，易于进行并行操作。...在OOP中，软件系统的设计和开发过程主要集中在对象的创建以及对象间的交互和关系定义上。OOP的主要目标是提高软件的可重用性，可维护性和可扩展性，同时也增强了软件的模块化能力。...并行计算：函数式编程的无状态特性使其函数可以并行计算，适用于大数据和机器学习等计算量大的场景。缺点：学习难度：函数式编程需要改变思维方式，学习曲线较陡峭。
但是，很多并行编程框架都是基于 C 和 C++，使用高级编程语言（如 Java）开发的这类系统几乎是不存在的。这就是为什么我们要推出 TornadoVM。...相比之下，GPU 是为运行并行数据而优化的，这意味着执行的函数和内核是相同的，但输入数据不一样。最后，FPGA 非常适用于管道并行化，即不同指令的执行在不同的内部阶段之间会重叠。...这是因为 GPU 和 FPGA 通常不共享内存。因此，我们需要一种方法来告诉 TornadoVM 需要在设备之间复制哪些内存区域。...这可以转换成使用 Parallel Kernel API。 我们不使用两个循环，而是通过内核上下文引入隐式并行化。...你可以使用你最喜欢的 IDE，例如 IntelliJ 或 Eclipse，编写在 FPGA 上运行的代码。 它也可以部署在云端，如亚马逊云。
Spark使用基于内存计算的并行化计算模型RDD（resilientdistributed dataset）[12]，提供了一个强大的分布式内存并行计算引擎，实现了优异的计算性能，同时还保持与Hadoop...（1）Spark MLlib MLLib与Spark环境整合后可完整解决大数据的分布式存储、并行化计算以及上层的机器学习算法设计和使用问题，因此，可将其视为一个基本的机器学习系统。...为了使数据分析人员能够在无需顾及各种并行化优化问题的情况下就可以进行深度数据分析，Flink提供了一款数据分析栈式软件。...Spark的全内存DAG计算引擎，可基于数据流的编程模式，通过高度抽象的编程接口，让用户方便地完成各种机器学习算法的并行化设计和快速计算。...其最底层是分布式文件系统，如HDFS和分布式内存文件系统Tachyon，它们被用来存储和索引大规模的矩阵数据。在存储层之上，Octopus可以用多种大数据计算引擎和单机R引擎来执行不同规模的矩阵操作。
许多需要扩展到非常大的数据量/高速处理的事务处理应用可以在没有完整的数据库支持的情况下进行管理。 此类应用的数据访问的主要模式是使用关联的键存储数据，并使用该键检索数据。...旨在通过并行化各种操作（如加载数据、构建索引和评估查询）来提高性能，并行系统通过并行使用多个 CPU 和磁盘来提高处理和 I/O 速度。...函数的特定调用仍然是针对单个reduce键的) 值得关注的是，文件的输入输出会借助Hadoop分布式文件系统(HDFS)实现输入输出的并行化。...使用这些系统在MapReduce框架(如Hadoop)上编写查询比直接使用MapReduce范式编写的查询要多得多。...这比直接使用map和reduce更有效，即使是在程序员不必直接编写MapReduce代码的数据仓库(如hive)中，也会更好。
机器之心专栏 机器之心编辑部 近日，来自卡耐基梅隆大学（CMU）的 Catalyst Group 团队发布了一款「投机式推理」引擎 SpecInfer，可以借助轻量化的小模型来帮助大模型，在完全不影响生成内容准确度的情况下...因此，如何在保证模型输出质量的前提下，让 LLM 推理变得高效和廉价，已经成为了 MLSys 领域非常重要的研究问题。...近日，来自卡耐基梅隆大学（CMU）的 Catalyst Group 团队发布了一款「投机式推理」引擎 SpecInfer，可以借助轻量化的小模型来帮助大模型，在完全不影响生成内容准确度的情况下，实现两到三倍的推理加速...未来输出的推测结果，SSM 可以是（微调后）小版本的 LLM（如 LLaMA 7B），也可以是量化或蒸馏的小规模 LLM，还可以是可供检索的知识库（如参考文本）亦或是用户的自定义函数。...，Verifier 可以在不增加额外存储的同时，尽可能并行化树中每一条路径的解码过程。
编写好的pipeline需要标记模版的使用方法和作用，需要相关的文档或者json串记录模版的这些属性，那么业务部门就可以自助的使用这些模版 ，并在无形之间执行了我们在模版中设置的一些质量扫描测试的工作，...由统一的持续集成服务部门编写pipeline的模版和所需的类库，将这些模版和类库存放到gitlab等源码仓库中统一进行版本控制管理。...如何在pipeline中实践？ DevOps成熟度标准中建议做到一次构建，多次部署。目的是为了在测试环境测过的包可以在不改变任何环境和依赖的情况下发布到生产线上。...某些特定场景下，如每天凌晨需要对项目进行一次clean的全量构建，占用的时间和资源较多，我们可以使用Jenkins的构建触发器功能触发定时任务进行构建。...此触发方式使用的较少，最佳实践以webhook的方式触发构建更方便，但是在少量特殊场景，如每天需要构建，但是版本不发生变化时不构建可以应用此触发器 10.png 十五、如何在pipeline中设置通过其他
缺陷减少了则证明你的代码质量提高了，代码质量衡量指标总离不开可读性、可扩展性、可维护性。这三个指标的增强反映了良好的代码整洁度、OO设计、模块化等。...同理派 如果我让QA人员没有工作，那么我会觉得很内疚的！ 仔细推敲这三大派系，甩出几个问题就能让这些借口不攻自破： 如果连代码的行为都不清楚，写出来的代码意义何在？ 通过编译就代表能正常工作吗？...下面列举一些测试加速的实践： 编写更多的单元代码来代替一些不重要的集成测试和UI测试。 使用Mockito、JMock等工具模拟掉依赖。 并行运行测试，前提是让测试之间保持相互独立。...让CI服务器去跑更耗时的集成测试和UI测试。 使用契约测试来代替微服务之间的集成测试。...编写它不会花掉你太多的时间，而运行它更是毫秒间的事情。极限编程推崇者正在使用TDD的方式诠释着单元测试的价值和意义。
我们将着重探讨以下问题： 在训练批量甚至单个训练样本大于 GPU 内存，要如何在单个或多个 GPU 服务器上训练模型； 如何尽可能高效地利用多 GPU 机器； 在分布式设备上使用多个机器的最简单训练方法...这是典型 10GB GPU 内存的主要部分，意味着相对于其它 GPU，GPU - 1 会被过度使用，从而限制了并行化的效果。 如果不调整模型和／或优化方案，我们就无法轻易减少输出中的元素数量。...以下是你可能会遇到的两个特定案例的解决办法： 你的模型输出几个张量：你可能想分解它们：output_1, output_2 = zip(*predictions) 有时候你并不想使用并行损失函数：收集...正如我们将看到的，一旦启动，这些训练脚本可以通过使用 PyTorch 分布式后端一起同步化。...主服务器（服务器 1）拥有一个可访问的 IP 地址和一个用于通信的开放端口。 改写 Python 训练脚本以适应分布式训练 首先我们需要改写脚本，从而令其可以在每台机器（节点）上独立运行。
代码优化的目标是减少CPU使用率、内存消耗和IO操作，以便应用程序更高效地运行。 优点：代码优化可以在不更改硬件的情况下提高性能，适用于各种硬件平台。...以下是一些常见的代码分析工具，它们有助于开发人员识别和解决代码中的问题： 静态代码分析工具： 静态代码分析工具在不运行程序的情况下分析源代码或编译后的二进制文件，以查找潜在的问题。...Parallel.ForEach(collection, item => { // 并行处理每个元素 }); 分布式计算： 如果问题规模非常大，可以考虑使用分布式计算框架，如Apache...最终化：垃圾回收器调用对象的析构函数来释放非托管资源（在C#中，一般不需要手动实现析构函数）。...使用适当的隔离级别： 数据库系统通常支持多种隔离级别，如读未提交、读已提交、可重复读和串行化。选择适当的隔离级别以平衡一致性和性能。
解决方案： 增加堆内内存。 在不增加内存的情况下，可以减少每个 Task 处理数据量，使每个 Task 产生大量的对象时，Executor 的内存也能够装得下。...partitioner 代码了． driver 内存溢出 用户在 Dirver 端口生成大对象，比如创建了一个大的集合数据结构。...一般情况下，对于中小互联网和企业级的大数据应用而言，单次分析的数量都不会“很大”，因此可以优先考虑使用 Spark。...spark 非常重要的一个功能特性就是可以将 RDD 持久化在内存中。 调用 cache()和 persist()方法即可。...Spark 解决了 Hadoop 的哪些问题？ MR：抽象层次低，需要使用手工代码来完成程序编写，使用上难以上手； Spark：Spark 采用 RDD 计算模型，简单容易上手。
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