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每日一博 | 百度搜索智能化算力调控分配方法

作者 | 泰来 导读 随着近年深度学习技术的发展,搜索算法复杂度不断上升,算力供给需求出现了爆发式的增长。伴随着AI技术逐步走到深水区,算法红利在逐步消失,边际效应日益显著,算力效能的提升尤为重要,同时随着宏观经济影响,大规模的算力需求供给也遭遇到了瓶颈。同时随着流量、时间或系统故障时带来的容量变化,总算力约束也在时刻改变,周期性的出现波峰、波谷,以及会因为流量突增、网络抖动等原因导致系统出现稳定性问题。 在此背景下,需要一种更加智能化、个性化的算力调控分配方法,不断提高系统的自适应性,使得在给定资源上限的情况下,最大化资源投入的性价,同时在故障时刻发生时自适应的调整算力分配,降低系统负载。 全文4328字,预计阅读时间11分钟。 01 问题与挑战 互联网行业十余年的蓬勃发展及硬件性能的持续攀升,使得 Ranking相关算法进入到了深度学习时代,模型、技术创新层出不穷。但随着技术逐步进入到深水区,在同样的算力需求下对效果的增长边际已经非常明显。 同时伴随当前宏观经济影响,大规模算力的需求供给也持续遭遇瓶颈,如何在有限的算力资源内不断创造出更大的效果价值是一项非常有挑战性的工作。 为此我...

Socket.D —— 基于语义消息流的网络协议

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