在GPU之间拆分模型：如果模型太大而无法容纳在单个GPU的内存中，则需要在不同GPU之间拆分模型的各个部分。 跨GPU进行批量拆分数据。...在前向传递中，模型在每个设备上复制，每个副本处理批次的一部分。在向后传递过程中，将每个副本的梯度求和以生成最终的梯度，并将其应用于主gpu（上图中的GPU-1）以更新模型权重。...缺点：nn.DataParallel使用单进程多线程方法在不同的GPU上训练相同的模型。它将主进程保留在一个GPU上，并在其他GPU上运行不同的线程。...假设我们有2个节点，每个节点有4个GPU，第一个IP地址为“ 192.168.1.1”的节点是主节点。我们必须分别在每个节点上启动启动脚本，如下所示。...缺点：BatchNorm之类的层在其计算中使用了整个批次统计信息，因此无法仅使用一部分批次在每个GPU上独立进行操作。
每个分割块只包含了属于 M 碎片中给定碎片的序列子集。在分割阶段结束时，compactor 会参考块文件（meta.json）中各自碎片信息的引用来产生 N*M 个数据块。...软删除基于存储在 bucket 中块位置中的一个小文件（deletion-mark.json）。成功压缩后，将从存储中删除原始块。块删除不是立即进行的；它遵循两步过程：1....Bucket 索引已禁用 当禁用 bucket 索引时，查询器会迭代存储 bucket 以发现所有租户的块，并下载每个块的 meta.json 文件。...查询前端在下游查询器中并行执行这些查询，并将结果组合在一起。拆分可防止大型多天或多月查询导致查询器内存不足错误，并加快查询执行速度。 缓存 查询前端缓存查询结果并在后续查询中重用它们。...query-scheduler 查询调度程序是一个可选的无状态组件，它保留要执行的查询队列，并将工作负载分配给可用的查询器。
工作队列管理器是的一项功能，使能够通过以编程方式将工作分配给多个并发进程来提高性能。...工作队列管理器有两个关键用途：提供一个框架，使能够将大型编程任务分解成更小的块，以便在多个并发进程中执行。通过一次使用多个 CPU，工作队列管理器显着减少了处理大型工作负载所需的时间。...为了加快此类工作负载的处理速度，开发了工作队列管理器，它将整体工作负载分解为更小的块，并行处理这些块，并将每个块的结果中继回父进程，然后父进程可以中继结果还给你。...例如，考虑一个程序化任务，系统需要 10 分钟才能按顺序处理。如果系统有 10 个内核，那么将任务拆分并在每个内核上并行处理十分之一的工作会更有效率。...实际上，如果拆分任务、排队每个任务、启动工作作业和收集每个任务完成的通知所涉及的开销不需要任何额外的时间，那么可以得到结果 10快几倍。工作队列管理器被设计成开销任务导致低延迟。
如果解决了数据访问的问题,并行处理就可以通过使用额外的线程来并行实现.在传统的大型主机环境中,并行作业类上通常被用来确保所有进程都有充足的CPU时间.无论如何,解决方案必须足够强劲,以确保所有正在运行的进程都有足够的时间片...每个部分稍后由一个批处理/提取程序实例来处理. 为了使用这种方法,需要在预处理时将记录集拆分....拆分的结果有一个最大值和最小值位置, 这两个值可以用作限制每个 批处理/提取程序处理部分的输入....),并将每个键分配给一个批处理实例.为了达到这个目标,也可以使用列值. 3.根据分区表决定分配给哪一个批处理实例(详情见下文). 4.根据值的一部分决定分配给哪个批处理实例的值(例如值 0000-0999...然后可以将这个文件拆分成多个部分,作为批处理实例的输入.
Node.js中的线程 在Node.js中，线程是指单个进程内的独立执行上下文，它是一个轻量级的处理单元，可以与同一进程中的其他线程并发操作。每个线程都有自己的执行指针和堆栈，并共享进程堆。...不是为每个任务创建一个新的工作线程，而是创建一个工作线程池，并将任务分配给它们。 用技术术语来说，工作池可以被视为管理工作线程池的抽象数据类型。...池中的每个工作线程都被分配一个任务，并且该线程与其他线程并行执行该任务。 在工作池中分配任务的方式有多种，池充当管理器，将任务分配给工作线程，收集它们的结果，并促进池中线程之间的通信。...在工作线程部分，使用属性方法来监听来自主线程的消息parentPort。一旦收到消息，记录下进程ID和任务，并将任务传递给应用程序中适当的方法来执行。...线程是一个强大的工具，可以极大地影响程序的性能、响应能力和整体效率。在 Node.js 中，线程对于开发人员来说是一项很有价值的功能，因为它可以将进程拆分为多个独立的执行流。
Megatron-LM NVIDIA Megatron-LM 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架，用来训练基于Transformer的大型语言模型。...Rank分配给分布式进程组中每个进程的唯一标识符。它们始终是从 0 到 world_size 的连续整数。...2、gate层Linear按列拆分，X输入与之计算之后，同样的每张卡有一个输出， 3、每张卡的输出各自进行SiLU和矩阵乘计算 4、down层Linear按行拆分，分别与每张卡的输出计算，产生两个输出...过程如下图： 按列拆分 Y1和Y2使用all_gather算子汇总结果得到最终的Y 代码实现 模型加载 每个计算设备分别加载一部分权重，model的load_state_dict函数需要根据设备数，让每个设备加载对应的权重...除此之外，layer和算子的定义也要根据设备数，支持只计算对应的部分。
在传统的大型主机环境中，并行作业类上通常被用来确保所有进程都有充足的 CPU 时间。无论如何，解决方案必须足够强劲，以确保所有正在运行的进程都有足够的运行处理时间。...每个拆分的部分稍后由一个批处理/提取程序实例来处理。 为了使用这种方案，需要在预处理时候就将记录集进行拆分。...拆分的结果有一个最大值和最小值的位置，这两个值可以用作限制每个 批处理/提取程序处理部分的输入。 预处理可能有一个很大的开销，因为它必须计算并确定的每部分数据集的边界。...通过关键字段（Key Column）拆分 这涉及到将输入记录按照某个关键字段来拆分，比如一个地区代码（location code），并将每个键分配给一个批处理实例。为了达到这个目标，也可以使用列值。...提取表到无格式文件 这包括将表中的数据提取到一个文件中。然后可以将这个文件拆分成多个部分，作为批处理实例的输入。
任务分区是一种将一个大型任务分解成多个子任务的技术，每个子任务可以在不同的进程或节点上并行执行，最后将所有子任务的结果合并为一个完整的结果。...任务拆分器负责将一个大型任务拆分成多个子任务，而任务处理器负责执行每个子任务并返回结果。...任务拆分器任务拆分器通常是一个独立的组件，它可以将一个大型任务拆分成多个子任务。任务拆分器的实现方式可以根据具体业务需求来决定，例如可以按照数据块的大小或者数量来拆分任务。...10的任务拆分成10个子任务，每个子任务处理100条记录。...=false"在启动任务后，任务拆分器将任务拆分成多个子任务，并将每个子任务以消息的形式发送到消息队列中。
新系统看起来像一个网络层，网站被切分为3个部分服务：修改部分（任何对数据产生修改的操作），媒体部分（支撑静态内容，只读），公共部分（一个文件被访问的首部分，只读）。...服务打造的指导方针 每个服务都有自己独立的数据库，每个数据库只能一个被一个服务写入。 数据库只能被服务的API访问，这样可以将关注点分离，并将数据模型对其他服务透明。...在一个网站上点击“保存”按钮，修改会话会给修改服务器发送一个JSON文件。 服务器会给活跃MySQL服务器发送页面，同时它会在另一个数据中心进行备份。...当数据在本地修改后，一个异步的进程会将修改上传到一个静态网格，也就是所谓的媒体部分。 当数据被传输到静态网格后，一个通知会发送给保存在Google Compute Engine上的存档服务。...公用部分 解析URL（在4500万网站中），并将之分配给指定的渲染程序，然后转换成HTML、sitemap XML或者robots TXT等。 公用的SLA，峰值时响应时间低于100毫秒。
对于由大型团队构建的大型应用程序，TypeScript 尤其有用。TypeScript 编写的代码比使用纯 JavaScript 编写的代码更易阅读和理解。...通过查看类型定义，我们可以弄清楚代码的某个部分应该如何工作。 另一个原因是，TypeScript 使得重构变得更加容易，因为大多数异常可以在运行应用程序之前被捕获。...# TypeScript 配置 tsconfig.json 文件包含 TypeScript 编译器的配置选项。...：包含与测试相关的模拟、帮助程序、实用程序和配置 types：包含在整个应用程序中使用的基本 TypeScript 类型定义 utils：包含应用程序中使用的所有共享工具函数 当项目开始时，根据类型将文件分组并将它们放在同一个文件夹中并没有什么问题...# 按领域/功能拆分 为了以最简单和可维护的方式扩展应用程序，可以将大部分应用程序代码放在 features 文件夹中，该文件夹应包含不同的基于功能的内容。每个功能文件夹应包含给定功能的特定领域代码。
数据库分片是在多台机器上存储大型数据库的过程。一台计算机或数据库服务器只能存储和处理有限数量的数据。数据库分片通过将数据拆分为更小的块（称为分片）并将其存储在多个数据库服务器上来克服此限制。...数据库设计人员从现有列中选择一个分片键或创建一个新分片键。 无共享架构 数据库分片在无共享架构上运行。每个物理分片都独立运行，与其他分片没有关系。...基于范围的分片 基于范围的分片（或动态分片）根据值的范围拆分数据库行。然后，数据库设计人员将分片键分配给相应的范围。例如，数据库设计人员根据客户名称中的第一个字母对数据进行分区，如下所示。...相反，它将一个数据库拆分为多个部分，并将它们存储在不同的计算机上。与复制不同，数据库分片不会带来高可用性。 分片可以与复制结合使用，以实现可扩展性和高可用性。...这两个进程都将数据库拆分为多组唯一的行。分区将所有数据组存储在同一台计算机上，但数据库分片将它们分布在不同的计算机上。 数据库分片面临哪些挑战？ 组织在实施数据库分片时可能会面临以下挑战。
作者：卢其敏 1.Apache Druid简介 Apache Druid是一个分布式的、面向列的、实时分析数据库，旨在快速获取大量数据并将其编入索引，并对大型数据集进行快速的切片和切分分析（“OLAP...它负责接受任务、协调任务分配、围绕任务创建锁以及将状态返回给调用方，并将加载任务分配给MiddleManager，并负责协调Segment的发布。...Peon进程是由MiddleManager产生的任务执行引擎，每个Peon运行一个单独的JVM，并负责执行一个任务。Peons始终与生成它们的MiddleManager在同一主机上运行。...在基本设置中，将为每个时间间隔创建一个分段文件，其中该时间间隔可在granularitySpec的segmentGranularity参数中配置。...无论使用哪种数据加载方式，都需要定制数据加载规范（JSON文件），主要由三个部分组成： dataSchema：定义数据源的名称、时间戳、维度、指标、转换和过滤器 ioConfig：定义如何连接到数据源，
“data”目录并将 PDF 文件放入其中。...下一步是简单地调用此对象的 load 函数，并将加载的文件保存在 documents 变量中。它将是一个由 Document 对象组成的数组，其中每个对象都是我们文件的一页的表示形式。...这有助于通过确保块不会以扭曲其含义的方式拆分来保留拆分文本的含义。separator - 定义将用于描述块的分隔符。...让我们将其分配给 'embeddings' 变量，如下所示：embeddings = OpenAIEmbeddings()6.设置向量数据库我们已经加载并准备了我们的文件，我们还为嵌入模型创建了一个对象实例...让我们继续导入模型：from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings并将其分配给我们 main 函数中的一个变量：llm = ChatOpenAI
4.JobTracker接收到作业后，将其放在一个作业队列里，等待作业调度器对其进行调度（这里是不是很像微机中的进程调度呢，呵呵），当作业调度器根据自己的调度算法调度到该作业时，会根据输入划分信息为每个划分创建一个...map任务，并将map任务分配给TaskTracker执行。...属性控制），会在本地文件系统中创建一个溢出文件，将该缓冲区中的数据写入这个文件。...Shuffle的中文意思是“洗牌”，如果我们这样看：一个map产生的数据，结果通过hash过程分区却分配给了不同的reduce任务，是不是一个对数据洗牌的过程呢？呵呵。...它把Ｍap/Reduce过程拆分成若干个子过程，同时可以把多个Ｍap/Reduce任务组合成一个较大的DAG任务，减少了Ｍap/Reduce之间的文件存储。
微服务体系结构是一种将大型应用程序分解为一组较小的服务的方法。 每个服务都在自己的进程中运行，并使用 HTTP/HTTPS、WebSocket 或 AMQP 等协议与其他进程进行通信。...每个微服务在特定的上下文边界内实现特定的端到端域或业务功能，每个微服务都必须自主开发，并且可以独立部署。...可以认为，微服务是一种思想，将以往的那种大型整体单体应用拆分成一个个可以独立运行，部署的服务，这里其中的拆分没有详细的划分，一般根据业务场景一个服务就负责实现一个业务功能，而各个服务之间则通过HTTPS...容器化是软件开发的一种方法，通过该方法可将应用程序或服务、其依赖项及其配置（抽象化为部署清单文件）一起打包为容器映像。...可以将容器化应用程序作为一个单元进行测试，并将它们作为容器映像实例部署到主机操作系统 (OS)。因此使用容器，是实现微服务体系结构模式的一种有效方法。
Parallelism是有关RelNode关系表达式的并行度以及如何将其Opeartor运算符分配给具有独立资源池的进程的元数据。...从并行性的概念来来讲，就是将大任务划分为较小的任务，其中每个小任务被分配分配给特定处理器，以完成部分主要任务。最后，从每个小任务中获得的部分结果将合并为一个最终结果。...isPhaseTransition方法返回一个实现了RelNode的物理操作符Operator相对于其输入RelNode是否属于不同的进程。...PhaseTransition过渡阶段判断 判读Operator操作符的输入RelNode和自己是否跨进程，即父Operator与子Operator是否在一个相同的进程里。...因此，split count拆分数与由每个Operator实例发送的数据成倍数关系。
它根据需要将资源分配给应用程序。 NodeManager：NodeManager安装在每个DataNode上，它负责在每个DataNode上执行任务。...这些脚本文件位于Hadoop目录内的sbin目录中。 22.“ HDFS块”和“输入拆分”之间有什么区别？ “ HDFS块”是数据的物理划分，而“输入拆分”是数据的逻辑划分。...HDFS将数据划分为多个块以将块存储在一起，而对于处理，MapReduce将数据划分为输入拆分并将其分配给映射器功能。 23.命名Hadoop可以运行的三种模式。...HBase通过在大型数据集上提供更快的读/写访问来实现高吞吐量和低延迟。 42. Apache HBase的组成部分是什么？...43.区域服务器的组成部分是什么？ 区域服务器的组件为： WAL\：预写日志（WAL）是附加到分布式环境中每个Region Server的文件。WAL将尚未持久保存或提交给永久存储的新数据存储。
最重要的部分是浏览器进程怎样与程序的其他工作进程进行协调。 对于渲染器进程，将创建多个进程并将其分配给每个选项卡。...直到不久前，Chrome才为每个标签提供了一个进程；现在它尝试为每个站点提供自己的进程，其中包括iframe（请参阅：站点隔离部分）。 ? 图8：Chrome的多进程架构图。...GPU 独立于其他进程的GPU处理任务。 它被分成多个不同的进程，因为GPU处理来自多个程序的请求并将它们绘制在同一个面中。 ?...节省更多内存：Chrome中的服务化 同样的方法适用于浏览器进程。 Chrome正在进行体系结构的变更，以便将浏览器程序的每个部分作为一项服务运行，从而可以轻松拆分为不同的流程或汇总为一个流程。...一般的想法是，当Chrome在强大的硬件上运行时，它可能会将每个服务拆分为不同的进程，从而提供更高的稳定性，但如果它位于资源有限的设备上，则Chrome会将服务整合到一个进程中，从而节省内存占用。
MRv2的基本思想是将JobTracker的两个主要功能，资源管理和作业调度/监视的功能拆分为独立的守护进程。...设计思想是将MRv1中的JobTracker拆分成了两个独立的服务：一个全局的资源管理器ResourceManager(RM)和每个应用程序特有的ApplicationMaster(AM)。...每个应用程序要么是单个作业，要么是DAG作业。 ? 1. ResourceManager ResourceManager(RM)和每个从节点以及NodeManager(NM)构成了数据计算框架。...Scheduler是一个可插拔的组件，它负责将集群资源分配给不同队列和应用程序。目前Scheduler支持诸如CapacityScheduler和FairScheduler。...NodeManager NodeManager是每个节点上框架代理，主要负责启动应用所需要的容器，监视它们的资源使用情况(cpu，内存，磁盘，网络)，并将其报告给ResourceManager的Scheduler
） 2、将整个系统分割为一系列的 Process（进程）， 每个 Process 完成一定的功能 3、将这些 Process 分散到不同的机器上。...认识本质：拆分+链接是分布式系统的本质 所谓分布式，无非就是”将一个系统拆分成多个子系统并散布到不同设备“的过程而已。...本质上而言，实现一个分布式系统，最核心的部分无非有两点： 如何拆分——可以有很多方式，核心依据一是业务需求，二是成本限制。这是实践中构建分布式系统时最主要的设计依据。...3、ASimpleCache – 轻量级Android缓存框架 ASimpleCache是一款基于Android的轻量级缓存框架，它只有一个Java文件，ASimpleCache基本可以缓存常用的Android...对象，包括普通字符串、JSON对象、经过序列化的Java对象、字节数组等。
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