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英特尔IDF PPT揭秘: 高性能计算和深度学习发展的趋势(下)

雷锋网(公众号:雷锋网)按:在上篇文章中,我们看到了深度学习对计算量的迫切程度。以及介绍了一款Intel为此设计的处理器:代号为KNL(Knights Landing)的高性能CPU Xeon Phi。在下篇我们将为大家展示一些深度学习语言开发者们针对这些需求和新硬件做出的调整和改进。 在上文的末尾提到了著名的开源学习框架Caffe。不过,来自伯克利大学的原始版本的Caffe语言在处理的数据规模太大时需要的时间太长了,并且默认情况下并不支持多节点、并行文件系统。因此不是很擅长超大规模的深度学习运算。不过由于Caffe是开源的,因此理论上任何人都能对其进行自己需要的改进。Caffe的多种功能事实上都有很好的被改进以支持集群并行计算的潜力。而浪潮集团在原版Caffe的基础上加以改进,开发出了第一代支持在KNL上进行丛集并行计算的Caff

Airbnb 数据基础设施与其背后的哲学

这第一篇关于 Airbnb。云计算尤其亚马逊的云服务(AWS)提供弹性计算能力,无需购买昂贵服务器甚至机房,通过虚拟化主机,还提供丰富配套组件,节约运维成本,方便扩展,成为很多创业公司的首选。这里 Airbnb 工程师 James Mayfield 以 AWS 作为基础搭建数据架构中走过的坑和经验分享,由于笔者也刚好做过,难度 2 星,供做数据的朋友学习。 第 1 部分:数据基础设施的背后哲学 在 Airbnb 我们提倡数据文化并使用数据作为关键输入去决策。跟踪指标,通过实验验证假设,建立机器学习模型和深入挖掘商业洞察是我们快速聪明前进的关键。 经过多年的进化,我们觉得数据基础设施服务稳定,可靠,可扩展,因此是一个很好的机会来分享我们的经验给社区。在接下来的几周内,我们将发布一系列突出我们的分布式架构和工具组件的博客文章。由于开源贡献者提供了许多我们每天使用的基础系统,使我们不仅乐意分享在公共 GitHub 的项目,而且还会聊我们一路上学到的东西。 了解我们数据基础设施的一些非正式理念: 放眼开源世界:在开源社区中数据基础设施有很多好的资源,我们尽量采用这些系统。此外,如果我们建立一些...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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