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计算机网络协议介绍

一、从一个请求来看网络分层原理 1.1 复杂的网络 以下为一次请求过程中可能遇到的问题,预示着网络的复杂性。    1.2 如何简化复杂度 为了简化网络的复杂度,网络通信的不同方面被分解为多层次结构,每一层只与紧挨着的上层或者下层进行交互,将网络分层,这样就可以修改,甚至替换某一层的软件,只要层与层之间的接口保持不变,就不会影响到其他层。 1.2.1 OSI( Open System Interconnection Reference Model): 开放系统互联参考模型       1.2.2 TCP/IP 协议族    1.2.3 两种协议的对应关系 应用层:应用程序负责的部分 传输层:TCP、UDP、SCTP 等 网络层:IPv4、IPv6等 数据链路层:以太网、无限LAN(WIFI) 物理层:光纤、双绞线电缆、无线设备    1.3 一个请求的分层解析流程 请求各层之间都是调用对应层的接口(这个接口可以类比java中的接口,它可以有各种实现方式)。 1. 在请求过程中域名是无法直接被计算机识别的,必须先转换成ip,此时先检测本地是否配置了h...

提高 AI 训练算力效率:蚂蚁 DLRover 故障自愈技术的创新实践

本文来自蚂蚁 DLRover 开源负责人王勤龙(花名长凡)在 2024 全球开发者先锋大会(GDC)的分享——《DLRover 训练故障自愈:大幅提升大规模 AI 训练的算力效率》。 王勤龙,长期在蚂蚁从事 AI 基础设施的研发,主导了蚂蚁分布式训练的弹性容错与自动扩缩容项目的建设。先后参与多个开源项目,如 ElasticDL 和 DLRover,开放原子基金会 2023 活力开源贡献者,蚂蚁集团 2022 T-Star 优秀工程师。目前为蚂蚁 AI Infra 开源项目 DLRover 的架构师,专注于打造稳定、可扩展和高效的大规模分布式训练系统。 当前大规模语言模型训练需要大量的加速卡来训练,如 GPU 等。由于 GPU 机器的故障率较高,频繁的故障会导致训练中断、计算浪费和集群空转,从而造成大量的时间和算力浪费。为此,DLRover 开源了训练故障自愈技术,长凡在演讲中介绍了 DLRover 如何通过快速的节点状态检测、弹性扩缩容、动态组网和 Flash Checkpoint 等技术,最大程度地降低故障导致的算力浪费。 大规模 AI 分布式训练面临的挑战 随着大模型从十亿参数迈向...

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