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vGPU device plugin for Kubernetes

vGPU device plugin基于NVIDIA官方插件(NVIDIA/k8s-device-plugin),在保留官方功能的基础上,实现了对物理GPU进行切分,并对显存和计算单元进行限制,从而模拟出多张小的vGPU卡。在k8s集群中,基于这些切分后的vGPU进行调度,使不同的容器可以安全的共享同一张物理GPU,提高GPU的利用率。此外,插件还可以对显存做虚拟化处理(使用到的显存可以超过物理上的显存),运行一些超大显存需求的任务,或提高共享的任务数,可参考性能测试报告。 GitHub地址:https://github.com/4paradigm/k8s-device-plugin 使用场景 显存、计算单元利用率低的情况,如在一张GPU卡上运行10个tf-serving。 需要大量小显卡的情况,如教学场景把一张GPU提供给多个学生使用、云平台提供小GPU实例。 物理显存不足的情况,可以开启虚拟显存,如大batch、大模型的训练。 性能测试 在测试报告中,我们一共在下面五种场景都执行了ai-benchmark 测试脚本,并汇总最终结果: 测试环境 环境描述 Kubernetes ver...

Beyond 预训练语言模型,NLP还需要什么样的知识?

近年来,深度学习技术已广泛应用于NLP领域,但实际应用效果往往受限于缺乏大规模高质量监督样本。2018年底,预训练语言模型横空出世,极大缓解了这个问题,通过“超大规模无监督语料上的预训练语言模型+相对少量的监督样本进行任务精调(fine-tuning)”,可以大幅提升各类NLP任务的效果。 由于效果显著和应用机制简单,预训练语言模型以前所未有的速度在业界得到广泛应用,各大厂纷纷发布自己的预训练模型。现在,我们已毫不怀疑预训练语言模型的能力,并坚信它的发展必将持续提升各类NLP任务的效果。但是,对其能力的上限仍有疑问:预训练语言模型能带领我们彻底理解语言吗? 预训练语言模型的不足 2020年,GPT-3发布,再一次引发大家对“通用人工智能”的热情。在一开始被GPT-3的效果惊艳之后,GPT-3的不足也暴露出来:虽然GPT-3能自动从海量的无监督语料中学习到丰富的共现知识,并成功应用于下游任务上,但GPT-3并未真正理解语言,它只是成功地记住和拟合了语料。 如上图GPT-3关于眼睛的问答例子所示,如果一个事实没有出现在语料中,预训练语言模型只能通过已经记住的语料分布去泛化,这会导致出现不可...

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

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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