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Java 的 AI 前景光明

InfoWorld 特约编辑 Paul Krill 最近采访了 Azul 首席执行官 Scott Sellers,谈及 Java 在蓬勃发展的 AI 领域的地位以及在当今软件世界中的地位。Azul Systems 是一家专门提供 Java 技术的计算机软件开发公司,与Oracle 保持着竞争关系。 当谈论 AI 时,最常被提及的编程语言往往是 Python。但 Scott 认为,Python 的地位并非不可撼动。“看看 Python 在 AI 中的应用,再看看它的作用,你会发现它就像胶水代码一样。其实 Python 本身做的事情并不多。它实际上主要是调用本地库或 GPU 库。接口才是关键所在。” 因此 Scott 断言,随着时间的推移,Java 在 AI 领域将可以和 Python 匹敌。“AI 越多地融入传统业务逻辑和那些需要在真正的应用程序级别发生的事情,就越能达到 Java 的 sweet spot,Java 的受欢迎程度就越高。而Python 在性能和规模等方面非常有限。” 目前的 Java 版本节奏是每六个月发布一次,同时将 Java 运行时和 Java 平台的快速发展与确定...

LLM Serving 有效吞吐量的最大化实现

如今的LLM应用具有多样化的时延要求。例如,聊天机器人可能需要快速的初始响应(例如,少于0.2秒),但在解码速度上只需要匹配人类阅读速度,而代码补全则需要快速的端到端生成时间,以实现实时代码建议。 本文说明了优化吞吐量(throughput)的现有serving系统,在时延标准下并不是最优选择。作者主张使用有效吞吐量(goodput),即符合服务等级目标(SLO)的每秒完成请求数量,作为衡量LLM serving性能的改进指标,以考虑成本和用户满意度。 为优化有效吞吐量,作者引入了预填充-解码解耦(prefill-decode disaggregation),也就是将预填充从解码中分离到不同的GPU。他们还构建了一个系统原型DistServe,能够实现高达4.48倍的吞吐量或SLO严格(tighter)10.2倍,同时保持在严格的时延约束内。DistServe正在集成到vLLM中。 (以下内容由OneFlow编译发布,转载请联系授权。原文:https://hao-ai-lab.github.io/blogs/distserve/) 作者|Yinmin Zhong, Junda Chen...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Apache Tomcat

Apache Tomcat

Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。

Eclipse

Eclipse

Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。

JDK

JDK

JDK是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。