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百度搜索万亿规模特征计算系统实践

作者 | Jay 导读 本文主要介绍百度搜索在全网万亿级规模内容做内容理解的工程实践,涉及机器学习工程化、资源调度、存储优化等多个Topic。 全文6648字,预计阅读时间17分钟。 01 业务背景 百度收录了互联网海量内容,要索引这些内容,需要先对内容做深度理解,提取包括内容语义、内容质量、内容安全等多维度信息,从而进一步支持内容筛选过滤、语义建库等需求。对全网海量内容做深度理解,挑战是非常大的,主要是体现在成本和效率上。 在成本上,计算量非常大,除了因全网内容数据量大(万亿规模)、特征数多外,有两个趋势也加剧了计算压力,一方面是互联网内容图文化、视频化比例持续大幅增长,图片/视频的计算量远大于文本,另一方面,深度学习技术大规模应用,特别近期大模型的兴起,对算力需求也随之剧增。在效率上,怎么让系统更易用,尽可能地提升业务迭代效率,是所有工程系统的核心目标之一。 02 关键思路 (1)成本优化:要满足如此庞大的算力需求,需要极致地『开源节流』。 1.『开源』:尽可能扩大计算资源池,通过采购来满足ROI低,挖潜现有资源是关键。从公司整体看,资源使用并不充分,在线资源存在波峰波谷,库存空闲...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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