Linux kernel 自 2.6.28 开始正式支持新的文件系统 Ext4。 Ext4 是 Ext3 的改进版,修改了 Ext3 中部分重要的数据结构,而不仅仅像 Ext3 对 Ext2 那样,只是增加了一个日志功能而已。Ext4 可以提供更佳的性能和可靠性,还有更为丰富的功能:
Kafka集群到底需要多大的存储空间?这是一个非常经典的规划问题。Kafka需要将消息保存在底层的磁盘上,这些消息默认会被保存一段时间然后自动被删除。虽然这段时间是可以配置的,但你应该如何结合自身业务场景和存储需求来规划Kafka集群的存储容量呢?
并行AI云预装AlphaFold2软件,即开即用,可实现分钟级获取计算实例。此外针对特定计算环境部署需求自主、灵活构建,并提供详细运行手册及参数介绍,助你轻松使用。
生产环境需考量各种因素,结合自身业务需求而制定。看一些考虑因素(以下顺序,可是分了顺序的哦)
最近看到 Linode 免费升级硬盘容量,对于广大站长来说是一个好消息,特别对需要硬盘容量的网站来说是再好不过了。魏艾斯博客在 Linode 也有一个 VPS 是长期使用的,借着这个机会也升级一下硬盘空间并且写下操作过程。 Linode 是国外一家 VPS 服务器提供商,起步较早,以稳定性高出名,早期价格较贵,属于 VPS 中的“贵族”价位,最近 2 年价格降下来了、配置升上去了,所以整体性价比较高。 老魏在操作过程中没有提前备份数据,结束后发现对原来数据也没有任何损失和影响,仍旧可以正常使用。不过还是要负
在生产环境中,我们会遇到分区大于2T的磁盘(比如:添加一个3TB的存储),由于MBR分区表只支持2T磁盘,所以大于2T的磁盘必须使用GPT分区表
在之前的博客中,来自 MIT 的 Curtis Northcutt 分享了构建专业质量的深度学习工作站和购买零件的所有细节,搭建该工作站共花费了 6200 美元,几乎是 Lambda 和 Bizon 等公司的一半(Lambda 同等工作站需要 12,500 美元)。该博客在 Reddit 上疯传,在接下来的几周里,Lambda 将其 4-GPU 的工作站价格降到了 12000 美元。
针对此事,Avaddon勒索软件小组在其泄密网站上声称,他们从AXA亚洲业务中窃取了3TB的敏感数据。根据该组织的说法,Avaddon获得的泄露数据包括客户的医疗报告(暴露其性健康诊断)、身份证复印件、银行账户对账单、索赔表、付款记录以及合同等等。
本周的 Intel 数据创新大会上,傲腾持久内存正式发布,采用 DDR4 接口和协议,既可以当纯粹的 DDR4 内存,又可以做存储型缓存盘。
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是Hadoop生态系统的重要组成部分之一,它是一个高度可靠、高度可扩展的分布式文件系统,专门为海量数据存储而设计。
随着网盘时代的结束,剩下的网盘供应商又开启了垄断方式,所以越来越多的小伙伴开始自己组自己的家庭NAS网络存储服务器。比如笔者的一个好基友就是如此。其实开始笔者是想让他直接一步到位,买群晖或者铁威马的NAS,在放入硬盘就可“一劳永逸”。然而,这个小伙伴看到了某鱼上有很多星际蜗牛这样的洋垃圾,所以搞了一台回来。付出了一顿小龙虾后,笔者帮其装好黑群晖后,不过依旧只能半洗白状态,刚好笔者有一个新玩具——蒲公英P5智能旁路盒子,只要将其加入到家庭局域网中,就可在公网上访问自己家的NAS。所以好基友又欠笔者几顿小龙虾了!
现在我们就来看看在生产环境中的 Kafka 集群规划该怎么做。既然是集群,那必然就要有多个 Kafka 节点机器,因为只有单台机器构成的 Kafka 伪集群只能用于日常测试之用,根本无法满足实际的线上生产需求。而真正的线上环境需要仔细地考量各种因素,结合自身的业务需求而制定。
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2014年11月5日举行的Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中,Databricks 用构建于206个运算节点之上的spark运算框架在23分钟内完成100TB数据的排序,一举击败了该赛事2013年的冠军—Yahoo团队建立在2100个运算节点之上的Hadoop MapReduce集群,该集群耗时72分钟排序了102.5TB的数据。换句话说,Spark用了十分之一的资源在三分之一的时间里完成了Hadoop做的事情。 HadoopSpark被排序数据大小102.5 TB
最近入手了一台R720xd 3.5寸 12盘位的2U服务器,刚开始的时候感觉噪音还能接受,经过几天的尝试以及和大神的噪音(转速)对比,我终于决定要对风扇转速下手调整了。
企业的CIO、CTO们除了关注业务支撑、技术演进之外,还有关心一个永恒的话题:IT成本优化和投入产出比。关于这个话题,我们最近在Gartner上读到一篇很有意思的报告,迫不及待分享给大家《IT Key Metrics Data 2021 Infrastructure Measures — Storage Analysis》。
今日凌晨,DataScience Inc. 发布了 DataScience Trends。 这是一个针对 GitHub 资源库的交互式数据分析与可视化工具,能方便地对各开源算法库的活动、状态、人气进行
Kafka 集群方案该怎么做。既然是集群,那必然就要有多个 Kafka 节点机器,因为只有单台机器构成的 Kafka 伪集群只能用于日常测试之用,根本无法满足实际的线上生产需求。而真正的线上环境需要仔细地考量各种因素,结合自身的业务需求而制定。下面我就分别从操作系统、磁盘、磁盘容量和带宽等方面来讨论一下。
1 作者:@lionets 分析缺点 连接:http://my.oschina.net/lionets/blog/288066 2 作者:@糖拌咸鱼 如何实现 连接:http://www.cnblogs.com/coser/archive/2011/11/27/2265134.html 分布式存储中的应用 1 直接取模 在分布式存储系统中,将数据分布至多个节点的方式之一是使用哈希算法。 假设初始节点数为 N,则传统的对 N 取模的映射方式存在一个问题在于:当节点增删,即 N 值变化时,整
近些天,AlphaFold在热度不减的基础上又火了一把,二话不说直接确定了约2亿个蛋白质的结构,范围覆盖地球上几乎所有已知生物[1]。
密码管理工具 NordPass 公布了 2022 年最常用密码列表,以及破解密码所需的时间。该研究基于对来自 30 个不同国家 / 地区的 3TB 数据库的分析。研究人员将数据分为不同的垂直领域,使得其能够根据国家和性别进行统计分析。今年的研究主要聚焦于文化如何影响密码。
逻辑卷管理LVM(Logical Volume Manager)是Linux系统的一种管理硬盘分区机制,具有动态管理硬盘的能力。本文介绍了如何通过LVM在多块云盘上创建一个逻辑卷,适用于Linux实例。
PG是一个广泛应用的开源数据库,从财务管理、地理信息、水务系统到气象服务等等。可部署在本地,也可以部署在云上。PG不仅在事务处理中有强大能力,也支持分析型的复杂查询语句。随着用户群的快速增长,PG受到的压力超出了最初的设计目标,导致需要大规模扩展PG。本文讨论了Memhive如何结合PM对扩展PG。
MongoDB的一大特色就在于其原生的横向扩展能力,具体体现就是分片集。本篇,我们来了解一下MongoDB分片集的机制及其原理。
告诉你们一个秘密:所有的DevOps 云工具是如何进入我的应用程序又与世界联系起来的对我来说至今仍然是一个迷。但是,随着时间的推移,我已经逐渐意识到,了解如何去配置大规模机器和应用程序的来龙去脉是开发员必须具备的重要能力,就像成为一名专业的音乐家的过程一样。如果你想成为专业的音乐家,你当然需要知道如何演奏乐器,但是,如果你不了解录音棚的作品或者不知道如何融入一个交响乐团,你也将很难在这样的环境中工作。 在软件开发的世界里,将你的代码融入大世界中和编写代码同样重要。DevOps能够很好的做到这一点。 所以
Spark UDF 增加了对 DS 数据结构的操作灵活性,但是使用不当会抵消Spark底层优化。
执行您的软件工作负载的Arm合作伙伴平台是我们的驱动力。HPC应用也是一个多样化的领域。在ISC 22大会上,通过访问许多不同的Arm HPC平台,我们展示了Arm合作伙伴silicon的性能和成本优势——从分子动力学到空气动力学,从数值天气预测到地震成像。
这一篇开始主要是开源模型的测试,百度paddle有两个模块,paddlehub / paddlespeech都有语音识别模型,这边会拆分两篇来说。 整体感觉,准确度不佳,而且语音识别这块的使用文档写的缺胳膊少腿的; 使用者需要留心各类安装问题。
Vim 自带的文件浏览器 Netrw 真的超级好用,强烈推荐 Vimer 使用。Netrw 插件伴随 Vim 发行,不需要单独安装,也就是说,你在任意一台安装有 Vim 的计算机上都可以上手使用,不需要做任何配置。
dmidecode命令可以让你在Linux系统下获取有关硬件方面的信息。dmidecode的作用是将DMI数据库中的信息解码,以可读的文本方式显示。由于DMI信息可以人为修改,因此里面的信息不一定是系统准确的信息。dmidecode遵循SMBIOS/DMI标准,其输出的信息包括BIOS、系统、主板、处理器、内存、缓存等等。
Domino(达美乐)在给客户的电子邮件中说:公司在2021年3月24日发生了一次信息安全事件,相关系统遭到了黑客的攻击。我们迅速采取行动遏制了违规行为,并聘请了外部机构进行影响评估。
摘自:煎蛋 网站:jandan.net 即使最终有一天人类从地球上消失,他们所创造出来的东西也可能暂时不会。但是,服务器,硬盘,闪存和磁盘最终会降解(和图书馆的纸质书籍一样)。不过瑞士联邦理工学院的一群研究员们发现,可以将数据写入DNA,也就是生物的基因信息中并将其储存起来,用这种方式可以将信息保存千年之久。 根据《新科学家》杂志报道,1克DNA理论上携带有455艾字节(Exabyte,EB)的数据。1EB等于10亿GB,而1000EB等于1ZB。云计算公司EMC估计2011年全球数据总额也只有1.8Z
腾讯最近参与了一件挺牛的事,一旦做出来,可以让你看视频省一半流量。 事情是这样的:最近一群搞技术的男男女女,在美国一个国际会议上攒了个局,成立了一个致力于制定下一代视频编解码标准的工作组。 不理解什
---- 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】「拼装」CPU,4纳米显卡,世界最快AI超算,还有游戏开发者的元宇宙。这次,老黄的百宝箱里都有啥? 今天,老黄穿着他的皮衣又来了! 3月22日晚,英伟达GTC 2022开幕。 虽然没有了那个熟悉的厨房,但这次的阵仗反而更加豪华。 英伟达用Omniverse把新总部从内到外渲染了一遍! 800亿个晶体管的Hopper H100 随着拔地而起的平台,英伟达推出了为超算设计的最新AI显卡Hopper H100。 相比于「只有」540亿个晶体管的前辈A
据测算,数据存储约占大模型训练整体工程量的20-30%。随着更多AIGC的产生,这个比例还在继续提升。
每年的智源大会参会阵容都非常豪华,今年也不例外,包括Yoshua Bengio、David Patterson两位图灵奖得主在内的200多位学者将一起对AI的技术和应用进行深度探讨。
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Nvidia said the U.S. government told the company on Aug. 26, about a new license requirement for future exports to China, including Hong Kong, to reduce the risk that the products may be used by the Chinese military.
计算机上电启动后需要最基础的硬件启动加载程序,早期的程序叫做 BIOS,新的叫 UEFI
2022.11.24共发现匿名网络资讯信息64,255;最近7天共发现匿名网络资讯信息603,254条,同比增长40.2%;最近30天共发现匿名网络资讯信息2,123,515条。
来源:AI公园 深度学习爱好者本文约2500字,建议阅读5分钟作者参加了39个Kaggle比赛,总结了非常多的技巧和经验。 想象一下,如果你能得到所有的tips和tricks,你需要去参加一个Kaggle比赛。我已经超过39个Kaggle比赛,包括: Data Science Bowl 2017 – $1,000,000 Intel & MobileODT Cervical Cancer Screening – $100,000 2018 Data Science Bowl – $100,000 Air
陈桦 编译自 Voyage官方博客 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 打造一辆无人车,究竟需要哪些软件和硬件? 无人车创业公司Voyage今天在官方博客上发文,展示了自家无人驾驶出租车Homer
在2023 OCP全球峰会上,三星提出了在HBM与Logic芯片间采用Optical IO技术进行数据互联,并给出了两个可能的芯片架构,如下图所示。
为解决大模型(LLMs)在处理超长输入序列时遇到的内存限制问题,本文作者提出了一种新型架构:Infini-Transformer,它可以在有限内存条件下,让基于Transformer的大语言模型(LLMs)高效处理无限长的输入序列。实验结果表明:Infini-Transformer在长上下文语言建模任务上超越了基线模型,内存最高可节约114倍。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】从零打造ChatGPT,AI从业者大团结! Meta AI开源的大羊驼LLaMA模型彻底点燃了开源社区的热情,并在此基础上相继开发出了各种类ChatGPT的羊驼Alpaca, Vicuna等。 但Meta只是开源了LLaMA的权重,训练用到的数据集并没有开源出来,对于那些想从头开始训练LLaMA的从业者来说,目前还没有开源方案。 最近,由Ontocord.AI,苏黎世联邦理工学院DS3Lab,斯坦福CRFM,斯坦福Hazy Research 和蒙特
在他的配置下,整个系统需花费 6200 美元(约合 41700 元人民币),相比 AI 硬件供应商 Lambda Labs 提供的整机要便宜一半。如何为实验室组装一台最强大的计算机,让我们来看看他是怎么做到的。
9 生产环境的ELK技术栈 当我们说到生产级别实施ELK技术栈时,有一些隐含的前提条件 防止数据丢失 数据保护 可扩展性的解决方案 数据保留 ---- 防止数据丢失 Logstash的索引器之前引入
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