之前有位读者问我为什么服务器内存上有这么多的颗粒,今天我专门就这个话题成文一篇作为回复。
美光本周宣布,它已经开始对其 256 GB multiplexer combined (MCR) DIMM 进行采样,这是该公司迄今为止容量最大的内存模块。这些全新的基于 DDR5 的 MCRDIMM 面向下一代服务器,特别是那些由英特尔至强可扩展“Granite Rapids”处理器提供支持的服务器,该处理器将支持12或24 memory slots per socket。使用这些DIMM 可以使数据中心计算机具有3TB或6TB的内存,达到 DDR5-8800 的数据速率。
在冯诺依曼体系结构里,内存是除了CPU之外第二重要的设备。如果没有内存,服务器将完全无法运行。在这一节中,我们来了解下内存的物理结构。如下图的是一个 16 GB 的笔记本内存条实物的正面和反面图。其中的每个黑色颗粒也叫一个 Chip。
这将是一个完整的,完全践行 DevOps/GitOps 与 Kubernetes 上云流程的 Golang 游戏服务器开发的系列教程。
在大规模训练 AI 模型是一项具有挑战性的任务,需要大量的计算能力和资源。同时,处理这些非常大模型的训练也伴随着相当大的工程复杂性。PyTorch FSDP,在 PyTorch 1.11 中发布,使这变得更容易。
先进的深度学习模型参数正以指数级速度增长:去年的GPT-2有大约7.5亿个参数,今年的GPT-3有1750亿个参数。虽然GPT是一个比较极端的例子但是各种SOTA模型正在推动越来越大的模型进入生产应用程序,这里的最大挑战是使用GPU卡在合理的时间内完成模型训练工作的能力。
为了更好的介绍参数服务器Paracel的数据加载,我们临时插入两篇PyTorch的数据加载(因为字数太长,所以拆成两篇),主要是从分布式的角度进行切入。本文只算是开胃甜点,后续会有专门系列分析PyTorch分布式。
已经讲了两个数据结构了,今天我们来讲一下在redis中最具有特色的数据结构zset(有序列表)
元数据服务器(MDS)在CephFS的正常操作过程中经历多个状态。例如,一些状态指示MDS从MDS的先前实例从故障转移中恢复。在这里,我们将记录所有这些状态,并包括状态图来可视化转换。
作者:台运鹏 (正在寻找internship...) 主页:https://yunpengtai.top
在前面的文章之中,我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块,接下来我们通过几篇文章来看看如何把这些模块应用到实践之中,顺便把PyTorch分布式逻辑整体梳理一下。本文介绍如何把DDP和RPC framework结合起来。
消息: Client name failing to respond to cache pressure
2018 年的大部分时间我都在试图训练神经网络时克服 GPU 极限。无论是在含有 1.5 亿个参数的语言模型(如 OpenAI 的大型生成预训练 Transformer 或最近类似的 BERT 模型)还是馈入 3000 万个元素输入的元学习神经网络(如我们在一篇 ICLR 论文《Meta-Learning a Dynamical Language Model》中提到的模型),我都只能在 GPU 上处理很少的训练样本。
在项目中存在很多地方使用缓存,缓存是我们提高系统的一项必不可少的技术,无论是前端还是后端,都应用到了缓存技术,Mysql数据库也有使用缓存,所以认识缓存是非常有必要的。
NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架,用来训练超大Transformer语言模型,其通过综合应用了数据并行,Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3,值得我们深入分析其背后机理。本系列有 5 篇文章,通过论文和源码和大家一起学习研究。本文将看看 Megatron 如何给流水线各个阶段安排执行执行序列。
Perl是一种通用的高级开源编程语言,具有简洁易读的语法,可用于完成各种任务,从处理文本文件到语音识别。它具有出色的文本处理能力,可用于文本操作、基于正则表达式的模式匹配、原地文件编辑、日志文件分析以及将文件转换为PDF、HTML或XML格式。Perl还可用于编写通用网关接口(CGI)程序,因为它可以处理二进制文件。
在前面的文章之中,我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块,接下来我们通过几篇文章来看看如何把这些模块应用到实践之中,顺便把PyTorch分布式逻辑整体梳理一下。本文介绍如何使用分布式 RPC 框架实现参数服务器。
PHP从5.4版本开始就提供了一个内置的WEB服务器,可以通过一个简单的命令`php -S`启动一个WEB服务器,极大简化了开发环境的搭建。
有时候需要从 Redis 实例成千上万的 key 中找出特定前缀的 key 列表来手动处理数据,可能是修改它的值,也可能是删除 key。这里就有一个问题,如何从海量的 key 中找出满足特定前缀的 key 列表来?
TensorRT-LLM是一个由Nvidia设计的开源框架,用于在生产环境中提高大型语言模型的性能。该框架是基于 TensorRT 深度学习编译框架来构建、编译并执行计算图,并借鉴了许多 FastTransformer 中高效的 Kernels 实现,并且可以利用 NCCL 完成设备之间的通讯。
启动和关闭无疑是开启Redis的首要命令,连服务器都不知道启动和关闭何谈使用呢?
本教程初衷是针对算法变态的官方介绍宣传只有 0.1% 的通关率 羊了个羊 给出快速通关方案,上手需要一定动手能力以及门槛,请勿使用本程序恶意对游戏服务器持续造成压力,一切后果自负!!!
显然 fctOrder 表的记录要比 employees 多上好几个数量级。将 fctOrders 放在第一位导致第一遍 map 跑批的数据量增大。因此当尽量在 join 的左边用小表。
由于 Mac 下文件名大小写不敏感,造成 git 下如果改了名字,譬如小写改大些,推送到 linux 服务器的时候会没有效果,Github 上的也是小写。 所以,如果在 Mac 上改文件名,需要用下面的命令
本项目主要贡献源来自豆瓣爬虫(数据源)lanbing510/DouBanSpider、知识图谱引擎Agriculture_KnowledgeGraph、apple.turicreate中内嵌的推荐算法。 主要拿来做练习,数据来源可见lanbing510/DouBanSpider。
我经常使用的数据库是 MySQL,它是一个开源的关系型数据库管理系统,现在隶属于 Oracle 旗下。
本节课会对多用例模块进行最后的优化等,内容不多。本教程基本都是最浅显和基础的一期产品,后续能优化到什么程度,全看各位的造诣了。
在前面的文章之中,我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块,接下来我们通过几篇文章来看看如何把这些模块应用到实践之中,顺便把PyTorch分布式逻辑整体梳理一下。本文介绍如何使用异步执行操作来实现批处理 RPC,大家可以学习到PyTorch对参数服务器一个新的实现方式。
OLAP作为一个我们重度依赖的组件,它的优化也是我们在实际工作和面试中经常遇到的问题。
参数服务器是机器学习训练一种范式,是为了解决分布式机器学习问题的一个编程框架,其主要包括服务器端,客户端和调度器,与其他范式相比,参数服务器把模型参数存储和更新提升为主要组件,并且使用多种方法提高了处理能力。
在飞速发展的生成式人工智能(GenAI)领域,大型语言模型(LLM)调优因其高计算、高内存需求而带来了独特的挑战。LoRA 和 QLoRA 等技术为最先进 LLM 模型的调优工作提供了更强大的选项,它们的速度更快,成本更低。我们已经将 QLoRA 集成到了 BigDL LLM 库中。这个库是专门为英特尔的 GPU 而设计的。
Remote Dictionary Server(Redis)是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。
将key相对分散,并且数据量小的表放在join的左边,这样可以有效减少内存溢出错误发生的几率;再进一步,可以使用map join让小的维度表(1000条以下的记录条数)先进内存。在map端完成reduce。 实际测试发现:新版的hive已经对小表JOIN大表和大表JOIN小表进行了优化。小表放在左边和右边已经没有明显区别。
在前面的文章之中,我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块,接下来我们通过几篇文章来看看如何把这些模块应用到实践之中,顺便把PyTorch分布式逻辑整体梳理一下。本文介绍如何把分布式自动微分和分布式优化器结合起来训练一个模型。
本教程使用 Resnet50 模型演示了如何使用torch.distributed.rpc API 实现分布式管道并行。这可以看作是单机模型并行最佳实践中讨论的多 GPU 管道并行的分布式对应。
实现一个基本的排行榜系统通常涉及到对分数进行排序,而 Redis 的 Sorted Set 数据结构非常适合这种用途。以下是一个使用 StackExchange.Redis 库在 C# 中实现排行榜的简单案例:
具体来讲,本文首先介绍了分布式计算的基本概念,以及分布式计算如何用于深度学习。然后,列举了配置处理分布式应用的环境的标准需求(硬件和软件)。最后,为了提供亲身实践的经验,本文从理论角度和实现的角度演示了一个用于训练深度学习模型的分布式算法(同步随机梯度下降,synchronous SGD)。
我们知道路由定义了一系列访问的地址规则,路由引擎根据这些规则匹配找到对应的处理页面,然后将请求转发给页进行处理。可以说所有的后端开发都是这样做的,而前端路由是不存在"请求"一说的。
最近因为搭建scutosc的论坛,买了一台新的腾讯云的2核4G的服务器,但是开机后发现htop命令显示内存只有3.3G:
“Bagua“ 是快手和苏黎世理工(ETH Zürich)联合开发的分布式训练框架。其专门针对分布式的场景设计特定的优化算法,实现算法和系统层面的联合优化,力图极致化分布式训练的效率。其特点是:
PyTorch Zero Redundancy Optimizer 是一类旨在解决数据并行训练和模型并行训练之间权衡问题的算法。Zero Redundacy Optimizer 的思想来源于微软的ZeRO,具体实现是基于 Fairscale 的OSS。
记一次sql server 性能调优,查询从20秒至2秒 一、需求 需求很简单,就是需要查询一个报表,只有1个表,数据量大约60万左右,但是中间有些逻辑。 先说明一下服务器配置情况:1核CPU、2GB
Redis的字符串、哈希表两种数据结构适合用来储存大量的键值对信息,从而实现高速缓存。合理的利用缓存不仅能够提升网站访问速度,还能大大降低数据库的压力。Redis提供了键过期功能,也提供了灵活的键淘汰策略,所以,现在Redis用在缓存的场合非常多。
Handler AcceptHandler ReadHandler WriteHandler
此时不修改编码格式的话,tomcat默认是按照编码的,不是utf-8,这样的数据写进数据库就是乱码啦呱~
面试总结 面试总结 : Dubbo并发通信原理解析 Redis常用命令 SpringMVC与Struts2区别与比较总结 git常用命令 : 虚拟机的类加载机制。 spring boot与spring mvc的区别是什么? 一、Duboo基本概念解释 二、dubbo原理 ActiveMQ的功能解耦合和减轻写的压力。 项目优化 : 第一级优化 : 第二级优化 :redis缓存 第三极优化 : solr进行搜索 第四级优化 :SOA面向服务分布式的架构 第五级优化 : fastDFS分布式文件系统 第六级优化
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