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字节跳动开源高性能分布式训练框架 BytePS:兼容 TensorFlow 等主流框架

近日,字节跳动人工智能实验室宣布开源一款高性能分布式深度学习训练框架 BytePS,在性能上颠覆了过去几年 allreduce 流派一直占据上风的局面,超出目前其他所有分布式训练框架一倍以上的性能,且同时能够支持 Tensorflow、PyTorch、MXNet 等开源库。 BytePS 结合了字节跳动人工智能实验室几个月来对分布式训练通信的多个研究与优化成果,包含通信优先级调度、PS 的 RDMA 实现、针对 PCIe switch 与 NUMA 的优化,以及 BytePS 本身构架的创新等。 深度学习的效果取决于模型与数据,目前行业内不断刷新深度学习准确率的最新研究,大多都基于更大的模型以及更大的数据集。然而,大模型与大数据对训练时的计算能力提出了极高要求,单张 GPU 卡,或者单台服务器上的 GPU 卡,已经远远不能够满足内部训练任务的需求。因此,分布式训练的效率,即使用多台服务器协同进行训练,现在成为了深度学习系统的核心竞争力。 一直以来,在分布式训练中有两大流派,分别是 allreduce 和 PS(Parameter Server)。过去三年中,尤其是百度提出 allred...

谷歌地图更新,预测交通拥挤情况

谷歌宣布Google Maps 的两个更新 提供公共汽车实时交通延误 Google Maps 提供实时交通延误的信息,当公交时刻表不符合实时发生的情况时,Google Maps 会显示公交站点的确切到达时间,用户可以查看想搭乘的公共汽车是否会延迟,延迟多长时间,以及根据沿线的实际交通状况,提供更准确的旅行时间。 交通拥挤预测 Google Maps 提供交通拥挤预测,根据过去的乘车情况,用户就可以看到现在想搭乘的公共汽车、火车或地铁的预测拥挤程度,做出合理的安排,放弃坐车或者等下一辆合适的车。 谷歌先前就要求谷歌地图用户在早上 6 点至 10 点的高峰通勤时间内报告他们行程状况,随着时间的推移,它能够将这些数据进行建模,接着做预测,以告诉公交乘客他们的公共汽车或火车的拥挤程度。还使用这些数据进行最拥挤的路线和车站的排名。 Google Maps 更新后,在任何情况下,用户就可以看到公共汽车的延误、延误的时间以及根据这些实际情况调整的出行时间。谷歌表示,这些新功能正在谷歌地图上推出,目前已在全球近 200 个城市的 Android 和 iOS 上推出。 消息来源

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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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