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每日一博 | 浅谈大数据中的 2PC、3PC、Paxos、Raft、ZAB

一致性 简述 一致性,是指对每个节点一个数据的更新,整个集群都知道更新,并且是一致的。假设一个具有N个节点的分布式系统,当其满足以下条件时,我们说这个系统满足一致性: 全认同: 所有N个节点都认同一个结果 值合法: 该结果必须由N个节点中的过半节点提出 可结束: 决议过程在一定时间内结束,不会无休止地进行下去 面临着的问题 消息传递异步无序: 现实网络不是一个可靠的信道,存在消息延时、丢失,节点间消息传递做不到同步有序 节点宕机: 节点持续宕机,不会恢复 节点宕机恢复: 节点宕机一段时间后恢复,在分布式系统中最常见 网络分化: 网络链路出现问题,将N个节点隔离成多个部分 拜占庭将军问题: 节点或宕机或逻辑失败,甚至不按套路出牌抛出干扰决议的信息 如下形象demo: 周五我:晚上下班吃鸡周六凌晨xc:好的//消息延迟我:WC---------------------------------我:晚上下班吃鸡xc:No(两小时后)xc:No problem!//宕机节点恢复我:WC---------------------------------我:晚上下班吃鸡...//节点宕机------...

OpenAI 开源新的 AI 编程语言,以替代 Nvidia CUDA

OpenAI 宣布推出一种类似于 Python 的开源编程语言Triton,并发布了Triton 1.0 版本。根据介绍,Triton 可使没有 CUDA 经验的研究人员能够编写高效的 GPU 代码,且大多数情况下可以与专家所能编写的代码质量媲美。 OpenAI 称,Triton 使得以相对较少的努力达到峰值硬件性能成为可能。例如,它可以用不到 25 行代码编写与 cuBLAS 性能相匹配的 FP16 矩阵乘法内核,这是许多 GPU 程序员无法做到的。“我们的研究人员已经使用它来生成效率比同等 Torch 实现高 2 倍的内核,我们很高兴与社区合作,使 GPU 编程对每个人来说都变得更加容易。” OpenAI 指出,一些在使用 CUDA 框架时被认为相当有挑战性的问题都在 Triton 中得到了解决。与 CUDA 中的编码相比,Triton 可以为一些处于 AI 机器学习形式核心的神经网络任务(例如矩阵乘法)提供显着的易用性优势。Triton 语言会自动执行许多 AI 代码优化,以节省开发人员的时间;其拥有的相对简单性还可以使没有丰富 CUDA 编程经验的软件团队能够创建比其他方法更高...

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