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vivo Celeborn PB级Shuffle优化处理实践

作者: vivo 互联网大数据团队-Wang Zhiwen、Cai Zuguang vivo大数据平台通过引入RSS服务来满足混部集群中间结果(shuffle 数据)临时落盘需求,在综合对比后选择了Celeborn组件,并在后续的应用实践过程中不断优化完善,本文将分享vivo在Celeborn实际应用过程中对遇到问题的分析和解决方案,用于帮助读者对相似问题进行参考。 1分钟看图掌握核心观点👇 一、背景 近年来,随着vivo大数据平台的数据量和任务量持续快速增长,新增的计算机资源已无法满足不断扩大的存储和计算需求。同时,我们观察到互联网和算法等在线业务在白天流量高峰,而在夜间流量显著下降,导致部分服务器在低峰时段资源利用不充分。与此相对,离线业务的高峰期正好落在在线业务的低峰期间。 在此背景下,我们于2023年起与容器团队合作,启动了在离线混部项目,旨在探索将海量的大数据离线任务运行到K8S在线集群中。通过实现在线服务、大数据离线任务、与机器学习离线任务的混合部署,我们期望缓解计算资源的潮汐现象,实现资源的弹性伸缩和共享,增强大数据平台的资源供应,同时提升公司整体服务器的利用率并达到降...

压缩而不失智:LLM 量化技术深度解析

编者按: 如何在资源受限的设备上高效部署大语言模型,同时还尽可能保持其性能表现? 我们今天为大家带来的这篇文章,作者的核心观点是:量化技术通过在模型精度与效率之间寻找最优平衡点,使得大语言模型能够在资源受限的设备上高效部署,而几乎不降低其"智能水平"。 文章从量化的基本原理出发,深入剖析了训练后量化(PTQ)与量化感知训练(QAT)的适用场景,详细解释了缩放因子、零点、对称/非对称量化等关键技术细节,并进一步探讨了高级量化技术(如 GPTQ、AWQ、SmoothQuant)以及 KV 缓存量化等前沿方法。作者还结合实战经验,梳理出一套可落地的量化工作流,并展示了量化在端侧 AI、低成本云部署、长上下文处理等场景中的巨大价值。 作者 | Bhavishya Pandit 编译 | 岳扬 像我们这样的大语言模型,多少有点"养尊处优"。我们钟爱庞大的参数规模、海量的内存和强悍的 GPU。但当有人试图在手机或配备低性能 GPU 的笔记本电脑上运行我们时,现实便会毫不留情地给我们一记耳光。 工程师们如何确保我们在微型设备上依然能流畅智能地运行? 答案就是:量化技术(quantization) -...

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