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这么多做 AI 芯片的,NovuMind 吴韧做的有何不同?

10月12日,德国慕尼黑,英伟达 GTC 大会。 惠普 HPE 向来自全球的开发者和厂商,展示了世界上首个面向企业级用户的人工智能软硬件解决方案,而在 HPE 的高性能计算硬件上搭载的,是吴韧所创立的 NovuMind 历时两年研发出来的深度学习训练平台。 吴韧先后担任AMD异构系统首席软件架构师,惠普实验室 CUDA 研究中心首席研究员,百度公司杰出的科学家,两年前,他决定创业,致力于打造“ASIC芯片+训练模型”的全栈式AI解决方案。 两年过去,吴韧出现在鲜有中国面孔的 GTC 欧洲大会上,带着业界最快的深度学习训练平台高调亮相,雷锋网独家专访吴韧博士,看看这位曾经名动一时的计算机博弈专家现在在做什么? 一家公司:NovuMind 2015年8月,卸下“百度杰出科学家”光环的吴韧回到硅谷,并未用多少时间,便说服了芯片大拿Chien-P

shell命令使用Hadoop归档文件

 每个文件HDFS采用块方式进行存储,在系统运行时,文件块的元数据信息会被存储在NameNode的内存中,因此,对HDFS来说,大规模存储小文件显然是低效的,很多小文件会耗尽NameNode的大部分内存。 Hadoop归档文件和HAR文件可以将文件高效地放入HDFS块中的文件存档设备,在减少NameNode内存使用的同时,仍然允许对文件进行透明访问。具体来说,Hadoop归档文件可以作为MapReduce的输入。这里需要注意的是,小文件并不会占用太多的磁盘空间,比如设定一个128MB的文件块来存储1MB的文件,实际上存储这个文件只需要1MB磁盘空间,而不是128MB。 Hadoop归档文件是通过archive命令工具根据文件集合创建的。因为这个工具需要运行一个MapReduce来并行处理输入文件,所以需要一个运行MapReduce的集群。而HDFS中有些文件是需要进行归档的,例如: hadoop fs -lsr /user/ubuntu/In/ -rw-r--r-- 3 ubuntu\ubuntu supergroup 13 2012-03-18 20:15 /user/ubuntu/...

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