在海量数据的背景下，数据的写入、存储、分析、搜索都会遇到不小的挑战(存储成本大，写入查询慢等)，Elasticsearch技术栈一直是日志、安全、搜索的首选。随着数据规模的海量增长，降本增效的诉求也越来越高。本次分享将解析腾讯云全新技术栈下的系统架构，基于腾讯云ES自研存算分离、读写分离、查询/IO并行化等一套完整的降本增效解决方案。主要内容包括：
近年来，深度学习已经成功应用到多种问题中。迁移学习在计算机视觉问题上的成功运用使得许多应用成为可能：VGG[6] 和 ResNets [7] 等大型 CNN 在 ImageNet 等大型图像数据集上进行预训练 [8,9] 然后在计算机视觉任务中作为骨干网络架构。这些模型可以为新任务提取有用的特征，而无需在执行每个任务时都从头开始训练 [2], [10]–[12]。
Rayon 是一个Rust的数据并行计算库。它非常轻巧，可以轻松地将顺序计算转换为并行计算。同时保证不会有数据争用情况出现。
过去十年来，深度学习领域发展迅速，其一大主要推动力便是并行化。通过 GPU 和 TPU 等专用硬件加速器，深度学习中广泛使用的矩阵乘法可以得到快速评估，从而可以快速执行试错型的深度学习研究。
图（graph）是机器学习应用中最基本的数据结构之一。具体来说，图嵌入方法是一种无监督学习方法，可使用本地图结构来学习节点的表征。社交媒体预测、物联网模式检测或药物序列建模等主流场景中的训练数据可以很自然地表征为图结构。其中每一种场景都可以轻松得到具有数十亿相连节点的图。图结构非常丰富且具有与生俱来的导向能力，因此非常适合机器学习模型。尽管如此，图结构却非常复杂，难以进行大规模扩展应用。也因此，现代深度学习框架对大规模图数据结构的支持仍非常有限。
在 QCon Plus 大会上，Juan Fumero 谈到了 TornadoVM，一种 Java 虚拟机（JVM）高性能计算平台。Java 开发人员可以通过它在 GPU、FPGA 或多核 CPU 上自动运行程序。
深度神经网络（DNN）推动了许多机器学习任务的发展，包括语音识别、视觉识别、语言处理。BigGan、Bert、GPT2.0取得的近期进展表明，DNN模型越大，其在任务中的表现越好。视觉识别领域过去取得的进展也表明，模型大小和分类准确率之间存在很强的关联。例如，2014年ImageNet视觉识别挑战赛的冠军GoogleNet以400万的参数取得了74.8%的top-1准确率，但仅仅过了三年，冠军的宝座就被Squeeze-and-ExcitationNetworks抢去，后者以1.458亿（前者的36倍还多）的参数量取得了82.7%的top-1准确率。然而，在这段时间里，GPU的内存只提高了3倍左右，当前最优的图像模型却已经达到了谷歌云 TPUv2的可用内存。因此，我们急需一个能够实现大规模深度学习并克服当前加速器内存局限的可扩展高效架构。
深度神经网络（DNN）推动了许多机器学习任务的发展，包括语音识别、视觉识别、语言处理。BigGan、Bert、GPT 2.0取得的近期进展表明，DNN模型越大，其在任务中的表现越好。视觉识别领域过去取得的进展也表明，模型大小和分类准确率之间存在很强的关联。例如，2014年ImageNet视觉识别挑战赛的冠军GoogleNet以400万的参数取得了74.8%的top-1准确率，但仅仅过了三年，冠军的宝座就被Squeeze-and-ExcitationNetworks抢去，后者以1.458亿（前者的36倍还多）的参数量取得了82.7%的top-1准确率。然而，在这段时间里，GPU的内存只提高了3倍左右，当前最优的图像模型却已经达到了谷歌云 TPUv2的可用内存。因此，我们急需一个能够实现大规模深度学习并克服当前加速器内存局限的可扩展高效架构。
作者介绍：黄建博，云计算领域技术开发工程师；金灵， Shopee 软件研发工程师。
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/index.html 来阅读原文。
这里是Hamid，我来自PyTorch合作伙伴工程部。我将跟随Mark的讨论，讲解如何在TorchServe上提供LLMs的分布式推理和其他功能。首先，为什么需要分布式推理呢？简单来说，大部分这些模型无法适应单个GPU。
原文：Optimizing Recurrent Neural Networks in cuDNN 5 作者：Jeremy Appleyard 翻译：赵屹华 审校：刘翔宇 责编：周建丁（zhoujd@csdn.net） 在GTC2016大会上，NVIDIA发布了最新版本的深度学习开发包，其中包括了cuDNN 5。第五代cuDNN引入了新的特性，提升了性能，并且支持最新一代的NVIDIA Tesla P100 GPU。cuDNN的新特性包括： 使用Winograd卷积算法，计算前向、后向卷积速度更快； 支
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2110.15884v1.pdf
Spark的核心概念是弹性分布式数据集（RDD），RDD 是一个可容错、并行操作的分布式元素集合。有两种方法可以创建 RDD 对象：
导读 本文讨论了最新爆款论文(Training RNNs as Fast as CNNs)提出的LSTM变种SRU(Simple Recurrent Unit)，以及基于pytorch实现了SRU,并且在四个句子分类的数据集上测试了准确性以及与LSTM、CNN的速度对比。 一.为什么要提出SRU？ 深度学习的许多进展目前很多均是来源于增加的模型能力以及相关的计算，这经常涉及到更大、更深的深层神经网络，然而，虽然深层神经网络带来了明显的提升，但是也耗费了巨大的训练时间，特别是在语音识别以及机器翻译的模型训练
在本节中，我们使用 Dask 和 dask.delayed 并行化简单的 for 循环样例代码。通常，这是将函数转换为与 Dask 一起使用所需的唯一函数。
Jobs子系统是Nov2009这版本新加入的. 最初的背景可能是官方在把引擎移植到PS3上时, 为了充分利用SPU而做的优化. 参考KILLZONE2, SPU上可以计算的部分有: · 动画 · 危险预测 AI · 弹道回避 AI · 障碍物规避 AI · 冲撞判定 · 物理演算 · 粒子计算 · 粒子渲染 · 场景图（ Scene graph ） · 生成绘图列表 · 光源基准图像渲染扫描计算 (IBL Probe) · 图像后处理 · 动态音乐播放系统的控制 · 关节平滑处理
在多个计算设备上部署深度学习模型是训练大规模复杂模型的一种方式，随着对训练速度和训练频率的要求越来越高，该方法的重要性不断增长。数据并行化（Data parallelism，DP）是应用最为广泛的并行策略，但随着数据并行训练设备数量的增加，设备之间的通信开销也在增长。
注：不少学过点编程语言的人，都会抱怨 Python 语言的程序执行速度慢，因此对学习和使用此语言嗤之以鼻。暂且不论程序的执行速度是否是开发者追求的唯一目标（有意对此进行争论的，请参阅人民邮电出版社出版的《编程的原则》一书），单就提升 Python 计算速度而言，并行计算是一个重要的选项。本文即为这方面的入门资料。
介绍 无监督的特征学习和深度学习已经证明，通过海量的数据来训练大型的模型可以大大提高模型的性能。但是，考虑需要训练的深度网络模型有数百万甚至数十亿个参数需要训练，这其实是一个非常复杂的问题。我们可以很快完成复杂模型的训练，而不用等待几天甚至几个星期的时间呢？ Dean等人提出了一个可行的训练方式，使我们能够在多台物理机器上训练和serving一个模型。作者提出了两种新的方法来完成这个任务，即模型并行和数据并行。在下面的博客文章中，我们将简单地提到模型并行，因为我们主要关注数据并行的方法。 注：文章由“深度学
1956年，达特茅斯会议，“人工智能”概念被首次提出。他们梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样特性的机器。
esbuild 项目主要目标是: 开辟一个构建工具性能的新时代，创建一个易用的现代打包器。
这是新的系列教程，在本教程中，我们将介绍使用 FPGA 实现深度学习的技术，深度学习是近年来人工智能领域的热门话题。
本文献给对GPU开发入门的Jetson TX2用户（如果对Ubuntu都不熟悉的人，我基本都会建议先别直接玩TX2，请先在电脑上学习）。这部分用户往往热情高涨，但入门毫无头绪
如果您倾听来自Oracle的人们谈论Java 8背后的设计选择，您会经常听到并行性是主要动机。 并行化是lambdas，流API和其他方面的驱动力。 我们来看一下流API的示例。
《Java8 Stream编码实战》的代码全部在https://github.com/yu-linfeng/BlogRepositories/tree/master/repositories/stream-coding，一定要配合源码阅读，并且不断加以实践，才能更好的掌握Stream。
原文出处：https://www.danielecook.com/using-gnu-parallel-for-bioinformatics/
LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法，通过并行化和分布式训练，可以加速模型训练过程，特别是在处理大规模数据集时。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行并行化和分布式训练，并提供相应的代码示例。
Transformer体系结构已经成为大型语言模型(llm)成功的主要组成部分。为了进一步改进llm，人们正在研发可能优于Transformer体系结构的新体系结构。其中一种方法是Mamba（一种状态空间模型）。
近期关于无监督语言建模的研究证明，训练大型神经语言模型推动了自然语言处理应用中的 SOTA 结果。但是，对于非常大的模型而言，内存限制了实际训练的模型大小。模型并行化使得我们能够训练更大的模型，因为模型并行化可以将参数分割并分配至多个处理器。
过去十年中，深度神经网络 (DNN) 已成为最重要的机器学习模型之一，创造了从自然语言处理到计算机视觉、计算神经科学等许多领域的 SOTA 实现。DNN 模型的优势来自于它的层次结构，这一特征导致其计算量巨大，但也会产生大量高度并行化的工作，特别适合多核和众核处理器。
机器之心报道 机器之心编辑部 Transformer 模型在几乎所有自然语言处理（NLP）任务中都带来了革命，但其在序列长度上的内存和计算复杂性呈二次方增长。相比之下，循环神经网络（RNNs）在内存和计算需求上呈线性增长，但由于并行化和可扩展性的限制，很难达到与 Transformer 相同的性能水平。本文提出了一种新颖的模型架构，Receptance Weighted Key Value（RWKV），将 Transformer 的高效可并行训练与 RNN 的高效推理相结合。实验证明，RWKV 的性能与相同
AI 研习社按：本文为 Salesforce 知名数据科学家、机器学习工程师 Anmol Rajpurohit 对开发者的建议。对算法进行并行处理，是业内常见的加速方式，但不少开发者对它的认识存在误区
Flink 为流处理和批处理分别提供了 DataStream API 和 DataSet API。正是这种高层的抽象和 flunent API 极大地便利了用户编写大数据应用。不过很多初学者在看到官方文档中那一大坨的转换时，常常会蒙了圈，文档中那些只言片语也很难讲清它们之间的关系。所以本文将介绍几种关键的数据流类型，它们之间是如何通过转换关联起来的。下图展示了 Flink 中目前支持的主要几种流的类型，以及它们之间的转换关系。
机器之心报道 机器之心编辑部 CMU 机器人研究所张昊（Hao Zhang）博士论文新鲜出炉，主要围绕着机器学习并行化的自适应、可组合与自动化问题展开。 随着近年来，机器学习领域的创新不断加速，SysML 的研究者已经创建了在多个设备或计算节点上并行机器学习训练的算法和系统。机器学习模型在结构上变得越来越复杂，许多系统都试图提供全面的性能。尤其是，机器学习扩展通常会低估从一个适当的分布策略映射到模型所需要的知识与时间。此外，将并行训练系统应用于复杂模型更是增加了非常规的开发成本，且性能通常低于预期。 近日，
AI100 已经引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程，会每天在公众号中推送一到两节课，并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后，我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。本节课是
很容易使用自定义的线程池去异步执行，而且CompletableFuture为我们提高了强大的任务编排和异常处理方法。
现实生活中存在各种各样的网络，诸如人际关系网、交易网、运输网等等。对这些网络进行社区发现具有极大的意义，如在人际关系网中，可以发现出具有不同兴趣、背景的社会团体，方便进行不同的宣传策略；在交易网中，不同的社区代表不同购买力的客户群体，方便运营为他们推荐合适的商品；在资金网络中，社区有可能是潜在的洗钱团伙、刷钻联盟，方便安全部门进行相应处理；在相似店铺网络中，社区发现可以检测出商帮、价格联盟等，对商家进行指导等等。总的来看，社区发现在各种具体的网络中都能有重点的应用场景，图1展示了基于图的拓扑结构进行社区发现的例子。
EagleEye是一个利用移动设备进行人脸识别的系统，在多人环境下，低像素的输入仍能够保持正确性
在本篇博客中，我们将深入探讨 OpenAI Gym 高级教程，特别关注分布式训练与并行化的方法。我们将使用 Ray 这个强大的分布式计算库来实现并行化训练。
Chris Penner最近发表的这篇文章——用80行Haskell代码击败C（https://chrispenner.ca/posts/wc），在互联网上引起了相当大的争议，从那以后，尝试用各种不同的编程语言来挑战历史悠久的C语言版wc命令（译者注：用于统计一个文件中的行数、字数、字节数或字符数的程序命令）就变成了一种大家趋之若鹜的游戏，可以用来挑战的编程语言列表如下：
作为一名程序员，应当具有挑战精神，才能写出“完美”的代码。挑战历史悠久的C语言版wc命令一向是件很有趣的事。今天，我们就来看一下如何用70行的Go代码打败C语言版wc命令。
本文来自SPIE论文展示，论文标题是“Review and comparative analysis of parallel video encoding techniques for VVC”。
java高并发系列第3篇文章，一个月，咱们一起啃下java高并发，欢迎留言打卡，一起坚持一个月，拿下java高并发。
在当今多核处理器的时代，利用并行计算的能力以最大化性能已成为程序员的重要任务之一。OpenMP 是一种并行编程模型，可以让我们更容易地编写多线程程序。本文将深入浅出地探讨 OpenMP 的工作原理、基本语法和实际应用。
神经网络在解决大量预测任务时非常高效。在较大数据集上训练的大型模型是神经网络近期成功的原因之一，我们期望在更多数据上训练的模型可以持续取得预测性能改进。尽管当下的 GPU 和自定义神经网络加速器可以使我们以前所未有的速度训练当前最优模型，但训练时间仍然限制着这些模型的预测性能及应用范围。很多重要问题的最佳模型在训练结束时仍然在提升性能，这是因为研究者无法一次训练很多天或好几周。在极端案例中，训练必须在完成一次数据遍历之前终止。减少训练时间的一种方式是提高数据处理速度。这可以极大地促进模型质量的提升，因为它使得训练过程能够处理更多数据，同时还能降低实验迭代时间，使研究者能够更快速地尝试新想法和新配置条件。更快的训练还使得神经网络能够部署到需要频繁更新模型的应用中，比如训练数据定期增删的情况就需要生成新模型。
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。
机器之心报道 编辑：蛋酱、陈萍 OpenAI 开源了全新的 GPU 编程语言 Triton，它能成为 CUDA 的替代品吗？ 过去十年中，深度神经网络 (DNN) 已成为最重要的机器学习模型之一，创造了从自然语言处理到计算机视觉、计算神经科学等许多领域的 SOTA 实现。DNN 模型的优势来自于它的层次结构，这一特征导致其计算量巨大，但也会产生大量高度并行化的工作，特别适合多核和众核处理器。 深度学习领域的新研究思路往往是结合原生框架 operator 来实现的，这种方法虽然方便，但需要创建或移动许多临时张
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