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基于阿里云 ASK 的 Istio 微服务应用部署初探

作者:王飞龙(不物) 目前 Kubernetes 已经成为业界容器编排系统的事实标准,基于 Kubernetes 的云原生应用生态(Helm, Istio, Knative, Kubeflow, Spark on Kubernetes 等)更是让 Kubernetes 成为云操作系统。在这样的背景下,Serverless 容器成为现有 Container as a Service 的进化方向之一,一方面通过 Serverless 方式根本性解决了Kubernetes 自身的管理复杂性,让用户无需受困于Kubernetes 集群容量规划、安全维护、故障诊断;另一方面也进一步释放了云计算的能力,将安全、可用性、可伸缩性等需求由基础设施实现。 ASK 作为阿里云 Serverless Kubernetes 平台 [ 1] ,不仅有免运维、秒级弹性、超大 Pod 容量、弹性预测等重磅能力,更重要的是它依然是一个标准 Kubernetes 平台。 本文会通过在 ASK 上试用 Istio 部署微服务应用的方式,来验证 ASK 对标准 Kubernetes 的兼容性。Istio 作为 Servic...

手把手推导分布式矩阵乘的最优并行策略

作者|郭冉、李一鹏、柳俊丞、袁进辉 常用深度学习框架的自动并行机制还不够完善,还需要用户根据经验来配置并行方式,这给开发者带来了不小的智力负担。因此,实现自动最优并行就成为一个有趣的课题。 矩阵乘是深度学习最常用的底层计算原语,譬如卷积算子,注意力机制都是通过矩阵乘来实现的,所以大规模神经网络的并行实现大多数时候也是在处理分布式矩阵乘。本文就以如何最优地实现分布式矩阵乘为例来展示自动并行的解决思路。 1 如何实现最优的分布式矩阵乘? 通过上一篇文章《手把手推导 Ring all-reduce 的数学性质》我们知道了常见集群通信操作的通信量和所需通信时间的数学性质,本文来探讨怎么使用这些性质来选择最优的并行矩阵乘策略。 在《如何超越数据并行和模型并行:从GShard 谈起》一文中,我们介绍了如何从一般的数据并行、模型并行提炼出最一般性的算子并行的抽象表示SBP。 假设我们希望在4张显卡(2台服务器,每台服务器上有2张显卡)上完成一个矩阵乘 X x W=Y ,也就是,其中 X 和 W 按照特定的SBP签名被摆放(place)到4张显卡上,那么将有多个方式实现分布式矩阵乘,它们在...

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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。

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