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每日一博 | gorm 乐观锁插件的实现

前言 最近在用 Go 写业务的时碰到了并发更新数据的场景,由于该业务并发度不高,只是为了防止出现并发时数据异常。 所以自然就想到了乐观锁的解决方案。 实现 乐观锁的实现比较简单,相信大部分有数据库使用经验的都能想到。 UPDATE `table` SET `amount`=100,`version`=version+1 WHERE `version` = 1 AND `id` = 1 需要在表中新增一个类似于 version 的字段,本质上我们只是执行这段 SQL,在更新时比较当前版本与数据库版本是否一致。 如上图所示:版本一致则更新成功,并且将版本号+1;如果不一致则认为出现并发冲突,更新失败。 这时可以直接返回失败,让业务重试;当然也可以再次获取最新数据进行更新尝试。 我们使用的是 gorm 这个 orm 库,不过我查阅了官方文档却没有发现乐观锁相关的支持,看样子后续也不打算提供实现。 不过借助 gorm 实现也很简单: type Optimistic struct { Id int64 `gorm:"column:id;primary_key;AUTO_INCREMENT" js...

云原生的弹性 AI 训练系列之一:基于 AllReduce 的弹性分布式训练实践

引言 随着模型规模和数据量的不断增大,分布式训练已经成为了工业界主流的 AI 模型训练方式。基于 Kubernetes 的 Kubeflow 项目,能够很好地承载分布式训练的工作负载,业已成为了云原生 AI 领域的事实标准,在诸多企业内广泛落地。 尽管 Kubeflow 让基于 Kubernetes 的大规模分布式训练变得可行,但是云原生的极致弹性、降本增效等特性在人工智能场景下没有得到很好地释放。 为了解决目前在云原生 AI 场景下的成本高,资源利用率低等问题,TKE AI 团队在 Kubeflow 社区中推动了弹性训练特性的设计与实现。 在这一文章中,我们主要介绍了数据并行的分布式训练任务的弹性能力在 Kubernetes 上的设计与实现。并且通过实验的方式验证了特定的场景下,在保证训练精度的同时,这一特性能够使成本降低 70%。 背景 首先我们简要回顾一下深度学习的模型训练。这里所说的训练,指的是利用数据通过计算梯度下降的方式迭代地去优化神经网络的参数,最终输出网络模型的过程。在这个过程中,通常在迭代计算的环节,会借助 GPU 进行计算的加速。相比于 CPU 而言,可以达到 10...

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