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昇腾CANN DVPP硬件加速训练数据预处理,友好解决Host CPU预处理瓶

本文分享自华为云社区《昇腾CANN 7.0 黑科技:DVPP硬件加速训练数据预处理,友好解决Host CPU预处理瓶颈》,作者: 昇腾CANN 。 随着人工智能的快速发展,越来越多的应用场景需要使用机器学习和深度学习模型。AI网络模型的训练一般分成两个关键部分,一个是训练数据预处理,一个是模型训练,如何提升两者的处理性能成为提升模型训练性能的关键。一般情况下,数据加载预处理由host CPU处理,而模型训练计算是在NPU或GPU上处理的,两者一般并行执行,因此训练一次迭代的时间通常是两个处理时间的最大值。 在NPU/GPU上进行模型训练计算,为了充分使用计算资源,一般采用批量数据处理方式,因此一般情况下为提升整体吞吐率,batch值会设置的比较大,常见的batch数为256/512,这样一来,对数据预处理处理速度要求就会比较高。对于AI框架来说,常见的应对方式是采用多个CPU进程并发处理,比如PyTorch框架的torchvision就支持多进程并发,使用多个CPU进程来进行数据预处理,以满足与NPU/GPU的计算流水并行处理。 然而,随着NPU算力和性能的倍速提升,host CPU数...

线上SQL超时场景分析-MySQL超时之间隙锁 | 京东物流技术团队

前言 之前遇到过一个由MySQL间隙锁引发线上sql执行超时的场景,记录一下。 背景说明 分布式事务消息表:业务上使用消息表的方式,依赖本地事务,实现了一套分布式事务方案 消息表名:mq_messages 数据量:3000多万 索引:create_time 和 status status:有两个值,1 和 2, 其中99%以上的状态都是2,表示分布式事务全部已经执行完成,可以删除。 消息表处理逻辑: 1. 启动一个独立的定时任务,删除status=2的历史数据,具体的sql如下: delete from mq_messages where create_time<xxx and status=2 limit 200 2. 定时任务执行频率:3分钟跑一次任务,一个任务执行200次 删除。这个条件基本上筛选出了90%以上的数据 业务逻辑:线上业务在执行时,不断的往表里插入status=1的数据,主键id随着时间是递增的 sql超时产生的场景 一次大型促销活动流量峰值的时候,出现了一次数据库连接被打满的情况,初步定位是数据量太大了导致锁表导致的。为了防止数据库连接被再次打满,需要尽快的...

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