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阿里巴巴 BladeDISC 深度学习编译器正式开源

作者:朱凯 - 机器学习PAI团队 随着深度学习的不断发展,AI模型结构在快速演化,底层计算硬件技术更是层出不穷,对于广大开发者来说不仅要考虑如何在复杂多变的场景下有效的将算力发挥出来,还要应对计算框架的持续迭代。深度编译器就成了应对以上问题广受关注的技术方向,让用户仅需专注于上层模型开发,降低手工优化性能的人力开发成本,进一步压榨硬件性能空间。阿里云机器学习PAI开源了业内较早投入实际业务应用的动态shape深度学习编译器 BladeDISC,本文将详解 BladeDISC的设计原理和应用。 BladeDISC是什么 BladeDISC是阿里最新开源的基于MLIR的动态shape深度学习编译器。 主要特性 多款前端框架支持:TensorFlow,PyTorch 多后端硬件支持:CUDA,ROCM,x86 完备支持动态shape语义编译 支持推理及训练 轻量化API,对用户通用透明 支持插件模式嵌入宿主框架运行,以及独立部署模式 开源地址 https://github.com/alibaba/BladeDISC 深度学习编译器的背景 近几年来,深度学习编译器作为一个较新的技术方向异常地...

数据湖架构及概念简介

👨‍🎓摘要:本文整理自阿里云开源大数据技术专家陈鑫伟在7月17日阿里云数据湖技术专场交流会的分享。本篇内容主要分为两个部分: 数据湖演进历程 云原生数据湖架构 一、数据湖演进历程 什么是数据湖? 数据湖概念于 2010 年提出,其目的是解决传统数据仓库和数据集市所面临的两个问题:其一,希望通过统一的元数据存储解决数据集市之间的数据孤岛问题;其二,希望存储原始数据,而非存储数据集市建设过程中经过裁剪后的数据,以避免数据原始信息的丢失。当时,开源的 Hadoop 是数据湖的主要代表。 随着云计算的发展, 2015 年,各个云厂商开始围绕云上的对象存储重新解读和推广数据湖。云上对象存储具有大规模、高可用和低成本的优势,逐步替代了 HDFS 成为云上统一存储的主流选择。云上的对象存储支持结构化、半结构化和非结构化的数据类型,同时以存算分离的架构和更开放的数据访问方式支持多种计算引擎的分析,主要代表有 AWS S3 和阿里云的OSS。 2019年,随着 Databricks 公司和 Uber 公司陆续推出Delta Lake、Hudi 和 Iceberg 数据湖格式,通过在数据湖的原始数据之...

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