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红帽 AI 推理服务器正式发布

红帽公司宣布推出红帽AI推理服务器(Red Hat AI Inference Server),由vLLM驱动,并通过Neural Magic技术进一步增强,可在混合云环境中提供速度更快、性能更优且成本效益更高的AI推理。 公告称,红帽AI推理服务器是一款专为高性能设计的开放推理解决方案,配备先进的模型压缩和优化工具。将vLLM的前沿创新整合进自身的企业级能力中,可以作为独立的容器化产品交付,也可以作为RHEL AI和红帽OpenShift AI的一部分提供。 无论在何种部署环境中,红帽AI推理服务器均向用户提供经过加固且具备支持的vLLM发行版,并包含以下功能: 智能LLM压缩工具,可大幅缩减基础AI模型与微调AI模型大小,在保持甚至可能进一步提升模型准确性的同时,最小化计算资源消耗。 优化的模型存储库,托管在红帽AI组织的Hugging Face中,提供对经过验证和优化的前沿AI模型集合的即时访问,这些模型已准备好用于推理部署,可助力效率提升2-4倍,同时不影响模型准确性。 红帽的企业支持,以及在将社区项目带入生产环境方面数十年的专业经验。 第三方支持,实现更大的部署灵活性,支持红帽...

缓存之美:从根上理解 ConcurrentHashMap

本文将详细介绍ConcurrentHashMap构造方法、添加值方法和扩容操作等源码实现。ConcurrentHashMap是线程安全的哈希表,此哈希表的设计主要目的是在最小化更新操作对哈希表的占用,以保持并发可读性,次要目的是保持空间消耗与HashMap相同或更好,并支持利用多线程在空表上高效地插入初始值。在 Java 8 及之后的版本,使用CAS 操作、synchronized关键字、合适的自旋重试和volatile关键字(保证可见性和禁止指令重排)来保证并发安全,并对节点进行了优化:采用了链表和红黑树的实现,在链表节点数量大于等于 8 且数组(在后文中会称每个元素位置为桶)大小大于等于 64 时会转变为红黑树,在扩容逻辑中,当树节点小于等于 6 时又会转换成链表(删除逻辑中链表转换红黑树的逻辑并不严格按照大小为 6 的阈值),优化空间利用并提高查询效率。它的默认大小为 16,负载因子为 0.75F,负载因子不支持指定其他值,这是与HashMap的不同点,在讲解构造方法的源码时,会提到这一点,大家需要留意,接下来步入正文: 构造方法 首先我们来看它的构造方法,重点关注注释信息: p...

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