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TensorFlow在美团外卖推荐场景的GPU训练优化实践

美团机器学习平台基于内部深度定制的TensorFlow研发了Booster GPU训练架构。该架构在整体设计上充分考虑了算法、架构、新硬件的特性,从数据、计算、通信等多个角度进行了深度的优化,最终其性价比达到CPU任务的2~4倍。本文主要讲述Booster架构的设计实现、性能优化及业务落地工作,希望能对从事相关开发的同学有所帮助或者启发。 1 背景 在推荐系统训练场景中,美团内部深度定制的TenorFlow(简称TF)版本[1],通过CPU算力支撑了美团内部大量的业务。但随着业务的发展,模型单次训练的样本量越来越多,结构也变得越来越复杂。以美团外卖推荐的精排模型为例,单次训练的样本量已达百亿甚至千亿,一次实验要耗费上千核,且优化后的训练任务CPU使用率已达90%以上。为了支持业务的高速发展,模型迭代实验的频次和并发度都在不断增加,进一步增加了算力使用需求。在预算有限的前提下,如何以较高的性价比来实现高速的模型训练,从而保障高效率的模型研发迭代,是我们迫切需要解决的问题。 近几年,GPU服务器的硬件能力突飞猛进,新一代的NVIDIA A100 80GB SXM GPU服务器(8卡)[2]...

云原生时代的运维体系进化

作者 | 易立 云原生已经成为数字经济技术的创新基石,并且正在深刻地改变企业上云和用云的方式。云原生的用云方式可以帮助企业最大化获得云价值,也给企业的计算基础设施、应用架构、组织文化和研发流程带来新一轮变革。而业务和技术挑战也催生了新一代云原生运维技术体系。 本文整理自阿里云资深技术专家、容器服务研发负责人易立在阿里云联合主办的“2021云上架构与运维峰会”中的演讲实录,分享了云原生时代运维技术发出的重要改变,以及源自阿里云超大规模云原生应用发展进程中的CloudOps实践。 新商业带来新机遇与新挑战 阿里云对云原生的定义是因云而生的软件、硬件和架构,帮助企业最大化获得云价值。云原生技术带来的变化包含几个维度: • 首先是计算基础设施的变化,包含虚拟化、容器、函数计算的新的计算形态,帮助应用高效地运行在公共云、私有云、边缘云等不同的云环境。 • 其次是应用架构的变化。利用微服务、服务网格等技术帮助企业构建分布式、松耦合、高弹性、高容错的现代化应用。 • 最后是组织、文化和流程的变化。比如 DevOps、DevSecOps、FinOps、 SRE 等理念持续推动现代化的软件开发流程和组织...

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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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