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BladeDISC++:Dynamic Shape AI 编译器下的显存优化技术

近年来,随着深度学习技术的迅猛发展,越来越多的模型展现出动态特性,这引发了对动态形状深度学习编译器(Dynamic Shape AI Compiler)的广泛关注。本文将介绍阿里云 PAI 团队近期发布的 BladeDISC++项目,探讨在动态场景下如何优化深度学习训练任务的显存峰值,主要内容包括以下三个部分: Dynamic Shape 场景下显存优化的背景与挑战 BladeDISC++的创新解决方案 Llama2 模型的实验数据分析 本文内容来自NeurIPS WorkShop 2024 论文:BladeDISC++: Memory Optimizations Based On Symbolic Shape 一、背景与挑战 动态形状深度学习编译器的挑战 随着模型架构的不断演进,其动态性日益增强。例如,传统的计算机视觉(CV)模型中,图像尺寸和批量大小(batch size)在训练过程中会不断变化;大型语言模型的序列长度和批量大小也呈动态调整状态;多模态模型中的图像、视频长度及序列长度同样变化不定。此外,一些更为复杂的混合专家(MoE)模型还涉及与数据相关的动态形状,这些都体现了模型...

OpenAI 宕机思考丨Kubernetes 复杂度带来的服务发现系统的风险和应对措施

作者:王建伟(正己) 12 月 11 日,OpenAI 旗下 AI 聊天机器人平台 ChatGPT、视频生成工具 Sora 及其面向开发人员的 API 自太平洋时间下午 3 点左右起发生严重中断,耗费约三个小时才顺利恢复所有服务。 OpenAI 在事后报告中写道,"该问题源自新部署的遥测服务,此项服务无意间压垮了 Kubernetes 控制平面,导致关键系统发生连锁故障。引发事故的根本原因就是新的遥测服务配置意外在大规模集群中产生了大量 Kubernetes API 负载,导致控制平面不堪重负并破坏了基于 DNS 的服务发现能力。" 可见,即使如实力强大的 OpenAI,面对复杂 Kubernetes 架构,也不能很好处理 Kubernetes 服务发现和控制面解耦的问题。造成这个问题的关键原因在于容器调度和业务关键服务发现链路耦合在一起,互相干扰,Kubernetes 控制面故障影响了业务服务发现链路。那么,Kubernetes 体系下应如何选择服务发现系统,进一步提升业务稳定性呢? 笔者认为,大型业务的服务发现系统应该具备高可靠性,高可伸缩性,高性能及高可维护性等特点,采用独立服务...

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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。

Rocky Linux

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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。