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CoSky 1.1.2 发布 - 基于 Redis 的服务治理平台

CoSky 基于 Redis 的服务治理平台(服务注册/发现 & 配置中心) Consul + Sky=CoSky CoSky是一个轻量级、低成本的服务注册、服务发现、 配置服务 SDK,通过使用现有基础设施中的 Redis (相信你已经部署了Redis),不用给运维部署带来额外的成本与负担。 借助于 Redis 的高性能,CoSky提供了超高TPS&QPS (10W+/sJMH 基准测试)。CoSky结合本地进程缓存策略 +Redis PubSub,实现实时进程缓存刷新,兼具无与伦比的QPS性能、进程缓存与 Redis 的实时一致性。 更新内容(1.1.2)🎉🎉🎉 增强:优化 Dashboard-UI 操作体验 新增:CoSky-Mirror使用说明、Docker 镜像、Deployment(Kubernetes)部署模版🎉🎉🎉 服务注册与发现 配置中心 CoSky-Mirror (实时同步服务实例变更状态) CoSky-Mirror 就像一个镜子放在 Nacos、CoSky 中间,构建一个统一的服务发现平台。 安装 Gradle Kotlin DSL ...

带你认识大模型训练关键算法:分布式训练Allreduce算法

摘要:现在的模型以及其参数愈加复杂,仅仅一两张的卡已经无法满足现如今训练规模的要求,分布式训练应运而生。 本文分享自华为云社区《分布式训练Allreduce算法》,原文作者:我抽签必中。 现在的模型以及其参数愈加复杂,仅仅一两张的卡已经无法满足现如今训练规模的要求,分布式训练应运而生。 分布式训练是怎样的?为什么要使用Allreduce算法?分布式训练又是如何进行通信的?本文就带你了解大模型训练所必须的分布式训练Allreduce算法。 通信概念 我们理解计算机的算法都是基于一个一个函数操作组合在一起得到的,那么我们在讲解分布式算法之前,我们必须先了解一下组成这种算法所应用于硬件的函数操作——集合通信的基本概念, Broadcast(广播):将根服务器(Root Rank)上的数据分发广播给所有其他服务器(Rank) 如图所示,当一台服务器计算完成了自己部分的参数数据,在分布式训练中想要把自己这部分数据同时发送给其他所有服务器,那么这种操作方式就叫做广播(broadcast)。 Scatter(散射):将根服务器上的数据散射为同等大小的数据块,每一个其他服务器得到一个数据块 如图所示,...

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