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KaiwuDB 获评信通院 2023 大数据“星河”标杆案例

12月6日,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会(CCSA TC601)共同组织的2023大数据“星河(Galaxy)”案例评选结果正式公示,“基于KaiwuDB的台区云储能示范项目”历经多环节严苛评审,从累计706份申报项目中脱颖而出,获评数据库方向“标杆案例”。 在国家大数据战略指导下,信通院“星河(Galaxy)”案例评选以推进大数据技术产品及相关产业繁荣为目的,迄今已成功举办7届,累计2000余家企业参与申报,在业内具有较强的权威性和影响力。数据库专项于2022年首次启动,基于数据库产品及生态工具在金融、电信、能源、政务、医疗等行业生产业务系统内的创新实践进行评选,集中表彰和推广数据库在产业数字化实践中的先进经验。 在“基于KaiwuDB的台区云储能示范项目”中,以“Powered by KaiwuDB”为核心理念研发的“一体化分布式储能系统”高度集成PCS、BMS等元件,配备基于KaiwuDB分布式多模数据库的浪潮边缘控制设备,实现每秒百万级时序数据记录写入,实时计算与分析能力可达到毫秒级响应,降低储能场景的决策时延,提升储能柜对电网的综合调节能力...

语言大模型的推理技巧

本文探讨了一系列语言大模型的推理优化技巧,涵盖KV缓存、量化和稀疏性等方法,并分享了如何有效实施这些技术。对于想要优化Transformer模型,以期提升推理速度或效率的人来说值得一读。 本文作者为机器学习研究员Finbarr Timbers,他曾是DeepMind的工程师。 (本文由OneFlow编译发布,转载请联系授权。原文: https://www.artfintel.com/p/transformer-inference-tricks) 作者 |Finbarr Timbers OneFlow编译 翻译|杨婷、宛子琳 1 键值(KV)缓存 目前,键值(KV)缓存是最常见(也是最重要)的解码器优化方法。在解码器模型中,对于每次解码迭代,提示的键和值将是相同的。此外,一旦你运行了一个词元,该词元的键和值将在后续的每个迭代中保持不变。因此,你可以缓存提示,并在解码时逐渐将每个词元的KV张量添加到缓存中,这样可以减少大量计算。在注意力机制中,我们能够将形状为(batch, context_length, feature_dim)的两个张量相乘,变为将形状为(batch, 1, f...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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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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