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Ray 成为 PyTorch 基金会托管项目

PyTorch 基金会宣布 Ray 成为最新托管项目。Ray 最初由 Anyscale 开发,是一个开源的分布式计算框架,支持 AI 工作负载,包括数据处理、大规模模型训练和推理。 根据介绍,在 AI 竞争中,工程团队常因手工搭建、系统分散而遇到复杂性和计算资源浪费,导致生产周期加长。Ray 旨在消除分布式计算瓶颈,促进 AI 创新。它与 PyTorch、vLLM 互补,为团队提供从单机到数千节点无缝执行数据处理、模型训练和服务的能力。自加州大学伯克利分校开发以来,Ray 已获得 GitHub 超过 3.9 万颗星,下载量超过 2.37 亿。 Linux 基金会 AI 总经理兼 PyTorch 基金会执行董事 Matt White 表示:“PyTorch 基金会致力于打造开放、互操作且适合生产的 AI 生态系统。将 Ray 纳入 PyTorch 基金会,配合 vLLM 和 DeepSpeed 等项目,我们统一了构建下一代 AI 系统所需的关键组件。Ray 的加入增强了我们支持开发者高效训练、服务和部署大规模 AI 模型的使命。” Ray 针对现代 AI 的独特计算需求,提供分布式工作负...

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近年来,随着与国际市场不断接轨,如何构建一个统一、可靠的数据底座以应对日益丰富的交易类型与持续增长的交易规模,正在成为国内金融机构业务布局与技术体系建设的重要挑战。 为了使机构的跨资产分析业务实现真正高效、清晰与可扩展,DolphinDB 在新版本中推出了基于INSTRUMENT & MKTDATA 类型的多资产统一数据模型。该模型通过将各类交易抽象为统一的“可计算对象”,存储为库表中的一列,并提供一致的计算接口,使用户无需关心资产类型与适配规则,即可实现多资产下复杂组合的估值、定价与风险管理。 除了新数据模型的更新,新版本中,DolphinDB 还发布了以增量计算为核心构建的全新流式 SQL 引擎,通过将批算法改为流算法,实现前置计算结果与增量数据的实时更新结果查询,无需重复扫描数据集,实时数据处理能力再增强。 值得一提的是,新版本推出了DolphinDB MCP server,实现了不同大模型与各种资源之间的扩展与集成。其他产品方面,ORCA平台的流计算能力得到了进一步完善;低延时计算引擎 Swordfish的性能进一步提升;异构计算平台 Shark也在新版中支持了降频因子...

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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。

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