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【在线回放】NVIDIA GTC 2024 大会 | 如何降低 AI 工程成本?蚂蚁从训练到推理的全栈实践

本文内容来源于蚂蚁集团 AI Infra部门负责人张科,在 GTC 2024 大会 China AI Day 线上专场的演讲。在演讲中张科分享了 AI 工程当前的现状和主要挑战,以及蚂蚁集团在 AI 工程领域的实践经验和开源项目,也欢迎 AI 工程领域的同行们共同参与开源项目的共建与共享。 张科于 2009 年中国科学院硕士毕业加入微软,主要工作有必应搜索引擎排序系统重构和广告主平台研发,开源深度学习模型标准 ONNX 以及推理引擎 ONNX Runtime 的主要作者之一。2020 年回国后加入蚂蚁,负责蚂蚁 AI 基础设施建设。 扫描上方图片二维码或点击【阅读原文】,观看视频,并可下载讲义。 AI工程现状与挑战 下图趋势展示了当今 AI 工程的现状:模型参数规模呈指数级增长,动辄达万亿规模,甚至更高,与此相伴的是对算力的需求急剧攀升,其需求是万卡乃至几十万卡,EFLOPS 级别的计算能力。值得庆幸的是,在 AI 工程层面,开源生态蓬勃发展,有诸如 DeepSpeed、NVIDIA Megatron-LM, TensorRT-LLM 等开源框架可供业界借鉴与使用。 当前 AI 工程面...

腾讯游戏基于 DeepFlow 的零侵扰可观测性进阶实战

作者:封亚飞/SRE工程师,来自腾讯游戏发行线技术运营团队,陈自欣/蓝鲸监控产品运营 腾讯不仅致力于开发广受欢迎的自研游戏,还与世界各地的知名游戏开发商合作,负责将这些游戏推向市场,让更多玩家享受游戏的乐趣。这些合作伙伴来自全球各地,使用多种多样的技术栈,这为游戏的稳定性维护提出了复杂的挑战。本文旨在探讨腾讯互娱如何利用 DeepFlow 的 eBPF 技术实现无侵入式的可观测性,这一策略不仅确保了游戏渐进式发布过程中的流畅用户体验,还加快了问题的诊断与解决,有效预防了潜在的性能问题。 01 游戏背景介绍 《某游戏》是一款由海外开发商开发、腾讯公司负责发行的游戏。该游戏采用了 Scala、Zio、Istio、CockroachDB 等技术栈,这些技术栈为游戏的上线和运维带来了额外的复杂性和挑战。而且随着项目上线日期的临近,调整代码以增强应用的可观测性变得不切实际,因此开发团队迫切需要一种无需修改游戏业务代码的可观测性解决方案。 在此背景下,团队发现 eBPF 技术能够提供所需的非侵入式解决方案。eBPF 不依赖于特定的技术栈,能够自动生成服务调用图,计算请求、错误、延迟(RED)指标,...

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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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