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用 WasmEdge 和 YoMo 对实时数据流进行 AI 推理

YoMo 是一个用于辅助开发者方便构建分布式云系统(Geo-Distributed Cloud System)的编程框架。YoMo 的通讯层构建在 QUIC 协议之上,带来高速数据传输的同时,内置了 Streaming Serverless 的“流函数”,大幅提升了分布式云系统的开发体验。YoMo 构建的分布式云系统在近场算力和终端之间提供了超高速通讯机制,在 Metaverse、VR/AR、IoT 等领域有广泛的应用场景。 YoMo 使用 Go 语言编写,Streaming Serverless 部分使用了 Golang 的插件和共享库动态加载用户代码,但也给开发者带来了一些局限性。加之Serverless 架构对隔离的刚性需求,这使得 WebAssembly 成为运行用户定义函数的绝佳选择。 例如在 AR/VR、智能工厂里做实时 AI 推理的过程中,摄像头可以通过 YoMo 将实时的非结构化数据发送到近场 MEC (多访问边缘计算)设备中的计算节点,并自动执行托管的 AI 推理函数。当 AI 推理完成,YoMo将 AI 计算结果实时发送给端设备。 然而,YoMo 面临的挑战是在边缘...

YARN——容量调度中决定用户资源的几个参数

在《YARN——正确理解容量调度的capacity参数》一文中提到了,决定用户资源使用上限的还有user-limit-factor,minimum-user-limit-percent等参数,本文就来聊聊这些相关的参数 user-limit-factor 从字面上理解为用户限制因子,其含义是单个用户可使用队列资源的倍数,即单个用户使用的资源上限为capacity配置的值乘以该系数。 例如该参数默认配置为1.0,队列capacity配置为10,那么单个用户最大也就使用10%的集群资源;如果该参数配置为2.0,队列capacity仍旧配置为10,那么单个用户最大可使用20%的资源(这里先不考虑用户权重参数)。 该参数除了作用于单个用户资源使用限制外,还作用于单个用户的AM资源使用上限,单个用户可提交任务数上限,具体计算方式也是乘以对应的基数。 例如该参数配置为0.8,队列maximum-application配置为1000时,单个用户最大能提交的用户数为800,如下图所示: minimum-user-limit-percent 这个参数是最难理解的,相关的文章也是最少的。个人觉得网上甚至有...

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