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Serverless 给任务调度带来的变化及蚂蚁集团落地实践

Serverless Task 是蚂蚁集团在分布式调度和批处理中间件发展而来的解决方案。通过 ServiceMesh 的精细化引流能力,再利用研发框架的“服务分组”配置能力,将 Serverless Task 流量全部收敛在指定的“服务分组”集群内。结合定时任务本身具备的周期、可预测等特点,根据任务执行情况弹性伸缩“服务分组”内的机器资源从而提升资源利用率。 分布式调度在蚂蚁的场景和遇到的问题 在单体架构中,为了解决一台机器在固定的周期间隔执行相同的任务,避免人工干预过多,有了基于 Cron 的单机调度;随着企业级应用的发展和微服务化以及云原生架构的逐渐演进,原先的单体架构逐渐演变为服务化或者云原生架构。在此背景下,既要解决原先单机要解决的定时调度问题,还需要解决任务管理、负载均衡以及高可用、容灾等问题,同时兼顾用户体验的简单高效,分布式调度产品就应运而生。 在蚂蚁域内,分布式调度广泛应用于各个 BU 的业务场景中,举例:如在支付宝上购买基金的用户每天需要计算基金收益,那么就需要在分布式调度的基础上结合批处理的能力,充分利用应用集群的处理能力,完成每一个用户基金净值的收益计算,典型处理...

InsightFace: 用OneFlow轻松实现超大规模人脸识别模型

概述 人脸识别技术可以准确识别出图像中的人脸和身份,具有丰富的应用场景,譬如金融场景下的刷脸支付、安防场景下的罪犯识别和医学场景下的新冠流行病学调查等等。人脸识别的算法演变经历了以 PCA 为代表的早期阶段,再到以“人工特征+分类器”为主的统计学习方法阶段,近几年,随着大数据及 GPU 算力的爆发,人脸识别进入到深度学习算法为绝对主角的阶段。 人脸识别的规模也从最初基于几百张图片、识别数十张人脸,到现在动辄识别上百万甚至亿级别的人脸,这样超大规模的人脸识别需求,带来了诸多要解决的技术难题,特别是基于分布式机器学习系统训练大规模人脸识别模型的挑战。采用混合并行的方式解决超大规模人脸识别问题,已经成为工业界的最佳实践,但主流深度学习框架(如TensorFlow, PyTorch, MXNet等)仅支持了更容易实现的数据并行,而如果要实现混合并行,往往需要基于深度学习框架进行二次开发且编程复杂度高。 OneFlow 作为主打分布式易用和性能的框架,有着去中心化的Actor机制及SBP的抽象,天然对分布式有着良好支持,训练速度快、显存占用低,同样的显卡能支持更大的batch size,从单机多...

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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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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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