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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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Oracle Database,又名Oracle RDBMS,或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统,系统可移植性好、使用方便、功能强,适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

Apache Tomcat

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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。

JDK

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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。