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NVIDIA 合作开源社区,将 GPU 加速带入 Spark 3.0

NVIDIA方面宣布与开源社区达成合作,为Apache Spark 3.0带来端到端的 GPU 加速。 Apache Spark 3.0 是一种用于大数据处理的分析引擎,目前已被全球超过 500,000 名数据科学家所使用。 按照计划,随着 Spark 3.0 于春季晚些时候发布,数据科学家和机器学习工程师将首次能够把革命性的 GPU 加速应用于普遍使用 SQL 数据库操作进行的 ETL(提取、转换和加载)数据处理工作负载中。 此外,AI 模型训练将能够在相同的 Spark 集群上进行处理,而不是将工作负载作为单独的流程在单独的基础架构上运行。这样就可以对整个数据科学的处理流程进行高性能数据分析,对从数据湖到模型训练所涉及的数十、乃至数千 TB 的数据进行加速,而且无需对已被应用于本地和云端 Spark 应用程序的现有代码进行修改。 NVIDIA 企业计算部门负责人 Manuvir Das 表示:“数据分析是当今企业和研究人员面临的最大的高性能计算挑战。”“从 ETL 到培训再到推理,整个 Spark 3.0 方案的原生 GPU 加速为用户提供了最终将大数据潜力与 AI 性能相连所需的...

阿里云服务器共享型和独享型性能配置区别对比

阿里云服务器共享型性能如何?很多同学看到“共享”两个字会有一些疑问,什么是共享型?共享型和独享型有什么区别?新手站长网来说说阿里云服务器共享型详细介绍及共享和独享的选择方法?以及共享型和独享型云服务器的ECS实例规格列举: 阿里云共享型和独享型区别 阿里云服务器共享型和独享型主要区别在于CPU计算性能,如下: 共享型:阿里云共享型云服务器的每个vCPU会被随机分配到任何空闲CPU超线程上,不同实例vCPU会争抢物理CPU资源,并导致高负载时计算性能波动不稳定,有可用性SLA保证,但无性能SLA保证。可以参考阿里云官方文档(ECS共享型实例详解),文档说明很详细,包括ECS共享型实例规格的介绍; 独享型:与共享型对应的独享型云服务器,也称之为企业级云服务器,在负载时不会出现资源争夺线现象,计算性能更加稳定。 那么,是不是共享型云服务器就不能选择呢?当然不是,新手站长网使用的多款云服务器都是阿里云入门级共享型云服务器,毕竟阿里云大厂,不会出现超卖现象,在实际使用过程中很流畅。尤其是阿里云新推出的第六代共享型s6实例,s6实例不限制CPU性能,CPU内存网络性能都有大幅提高,而且价格又很低,...

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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。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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