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PerfreeBlog - Java 开发的博客/CMS 建站平台更新至 v2.2.2

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iGear 用了这个小魔法,模型训练速度提升 300%

一个高精度AI模型离不开大量的优质数据集,这些数据集往往由标注结果文件和海量的图片组成。在数据量比较大的情况下,模型训练周期也会相应加长。那么有什么加快训练速度的好方法呢? 壕气的老板第一时间想到的通常是提升算力,增加资源。 如果足够有钱的话,基本不需要再继续看其他解决方案了。 但大多数情况下,面对昂贵的算力资源,我们不可能无限增加的。那在花了大价钱买到了有限资源的情况下,我们还可以通过什么方式加快模型训练,提高资源利用率呢? 本文将为大家介绍的就是 iGear 高性能缓存加速方案,我们先看一张简单的AI工作全流程服务示意图。 采集的数据通过 iGear 数据中台的筛选预处理、iGear 标注平台的标注后会形成优质训练数据集,这些数据集会流转到 iGear 训练平台来训练算法模型。 iGear 训练平台基于 Kubernetes 集群完成异构计算资源调度。在这个架构体系中计算和存储是分离的,数据集会放在远端的对象存储集群中,当运行模型训练任务时就需要访问远程存储来获取数据集,带来较高的网络 I/O 开销,也会造成数据集管理不便的问题。 本文提出的 iGear 高性能缓存加速方案要做的就...

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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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