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Uber 开源深度学习分布训练库 Petastorm

Uber 近日宣布开源 Petastorm,这是由 Uber ATG 开发的数据访问库,可直接基于数 TB的Apache Parquet格式数据集进行单机或分布式训练和深度学习模型评估。Petastorm支持流行的基于Python的机器学习(ML)框架,如Tensorflow、Pytorch和PySpark,也可以直接用在 Python 代码中。 通常,我们通过连接来自多个数据源的记录来生成数据集。该数据集由 Apache Spark 的 Python 接口 PySpark 生成,稍后将被用在机器学习训练中。Petastorm 提供了一个简单的功能,可以使用 Petastorm 特定的元数据扩展标准的 Parquet ,从而使其与 Petastorm 兼容。 使用 Petastorm ,消耗数据就像在 HDFS 或文件系统路径创建和迭代读取对象一样简单。Petastorm 使用PyArrow库来读取 Parquet 文件。过程概述图如下: Petastorm 结合了各种特性以支持自动驾驶算法的训练,包括行过滤、数据分片、shuffle、对字段子集的访问,以及对时间序列数据(n-gram...

Google 开源图形着色器测试框架 GraphicsFuzz

Google 在今年8月份收购了 GraphicsFuzz , 这是一家专门从事移动图形跑分测试工具的公司。Google 发言人当时表示,GraphicsFuzz 所开发的技术能帮助图形技术供应商创建更可靠的产品,尤其是当前以技术驱动的世界中拥有很高的需求。 近日,Google 的 GitHub 页面上悄然出现了GraphicsFuzz 的源码存储库,从文档来看,该测试框架除了适用于 GLSL 着色器,还在努力扩展到其他目标,如 SPIR-V、D3D HLSL 和 Apple Metal 。 GraphicsFuzz 通过渲染 semantically equivalent 着色器和查找输出差异来发现图形驱动程序中的 bug ,这种方法被称为蜕变测试(metamorphic testing)。 GraphicsFuzz 率先将模糊和蜕变测试结合起来,产生了一种高度自动化的测试图形驱动程序的方法,该方法可以在影响最终用户之前快速发现并修复可能破坏可靠性和安全性的错误。 更多详情可查阅项目文档。

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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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