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中国人工智能市场破 50 亿!你还不了解 AI 云服务吗?

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 从AI的发展趋势来看,最新的人工智能模型对于算力的要求往往较高,如谷歌的T5,其整个模型的参数数量达到了惊人的 110 亿,谷歌科学家更在T5的论文指出:“越大的模型往往表现更好。这表现扩大规模可能是实现更好性能的方式。“ 一般的创业公司如果没有雄厚的资金实力是不可能搭建这种级别的AI训练平台。这从另一个角度推进了AI与云计算的结合,只有将 AI云化才能降低门槛,促进行业创新发展。AI云计算化实际与全场景全栈AI是同一概念,只有做好AI云,才能让AI充分发挥威力,体现价值。 AI与云计算的结合是我国IT产业发展的重要方向,根据IDC于近日发布的《中国AI云服务市场半年度研究报告》显示, 2020年中国人工智能市场规模将会突破50亿人民币,已经形成一个不可忽略的细分市场,尤其是在疫情影响下各行业上云意愿明显加强,将使智能外呼、对话机器人等交互式AI迎来一波发展机会。 1 初识AI云服务 AI云,AI即服务(AIaaS),随着AI技术的不断落地,越来越多的企业开始着手将AI集成到自身的产品体...

厉害了,如何通过双 key 来解决缓存并发问题?

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 我们在使用缓存的时候,不管Redis或者是Memcached,基本上都会遇到以下3个问题:缓存穿透、缓存并发、缓存集中失效。这篇文章主要针对【缓存并发】问题展开讨论,并给出具体的解决方案。 1.什么是缓存并发? 在高并发的访问下,当某个缓存处于过期失效的时间点时,极有可能出现多个进程同时查询该缓存(该缓存是业务场景中非常 "热点" 的数据,比如首页的缓存数据)。因为查询DB并重新缓存需要一定的时间,而瞬时并发非常高,如果此时缓存失效了,这些并发请求都会直接访问DB,从而导致DB服务器的CPU或者内存负载过高,服务能力下降甚至宕机,此问题即缓存并发问题。 缓存并发问题在微服务架构下凸显更加严重,比如某个基础服务A因为上述问题出现不可用,进而导致依赖A服务的B、C服务也不可用,而B服务的不可用又导致服务E、F不可用,不可用的服务就像滚雪球一样越滚越大,最终导致系统出现严重故障,此现象我们称之为雪崩效应。注意缓存并发和缓存集中失效的区别在于:缓存并发指的是某一个热点key的失效,而缓存集中失效...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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