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专注服务,而非容器

现阶段而言,容器听起来可能很酷,但这种现状或许不会持续太久。可以预见的是,容器将来也仅仅是一种基础设施。经验丰富的开发人员对部署应用程序的方法和其它几种类型的基础设施可能已经很熟悉了。容器对他们来说没什么大不了的。 然而,通过容器架构应用程序,能为基础设施带来新机遇,并且市场前景巨大,这就是为什么微服务应用程序中的服务比其运行的容器化基础设施要重要得多。 模块化一直是应用程序架构的目标,如今,微服务的设想已成为可能,如何构建这些服务最终决定了它们将在哪里运行以及它们将以何种方式部署。应用程序的功能通过服务满足用户需求,其价值也通过服务来实现。 这就是为什么如果你想充分利用容器,那你应该考虑的不应该仅仅只是容器。你必须关注服务,因为它们是容器启用的关键。 服务和容器 为了便于对话,服务和容器是可以互换使用的,因为容器化应用程序的理想用例是解构到服务中,每个服务都被部署为一个或多个容器。 但是,策略不尽相同。服务是一种隐含的基础设施,更重要的是应用程序体系结构。当您谈到作为应用程序一部分的服务时,该服务是持久性的。例如,在没有登录页面或购物车的情况下,你无法临时拥有一个应有程序,还指望其进...

浪潮胡雷钧: KNL+FPGA是加速深度学习的黄金搭档

8月17日,在美国旧金山举行的英特尔信息技术峰会(Intel Developer Forum,简称IDF)上,浪潮首席科学家胡雷钧进行了先进技术报告演讲,他结合当前深度学习应用特点和先进计算技术架构进行分析,认为KNL+FPGA是加速深度学习的黄金搭档。 深度学习在人脸识别、语音识别、精准医疗以及无人驾驶等领域被广泛的应用,近年来在高性能计算技术的支持下,其发展十分迅速。然而,深度学习的发展也面临着众多困境,如深度学习软件扩展性不够高、计算性能不够高、深度学习线上识别能耗大等问题。 在多年的深度学习计算系统实践中,浪潮发现深度学习应用具备如下特点: 在进行线下的模型训练时,计算系统需要处理较大规模的数据量,所以训练时间非常长,它需要庞大的计算资源去训练一个模型;而当深度学习应用的相关服务或产品上线时,系统却因为要处理成千上万的人均访问量往往规模巨大,这时深度学习应用对能耗的控制需求就非常高。结合以上特点,浪潮首席科学家胡雷钧提出,深度学习平台构建应该根据线下训练和线上识别的不同应用特点分别定制开发高性能计算解决方案。 今年6月,英特尔推出新一代融核处理器Knights Landin...

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