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【云周刊】第209期:Perseus(擎天):统一深度学习分布式通信框架 [弹性人工智能]

本期头条 Perseus(擎天):统一深度学习分布式通信框架 弹性人工智能 近些年来,深度学习在图像识别,自然语言处理等领域快速发展。各种网络模型,需要越来越多的计算力来进行训练。以典型的中等规模的图像分类网络Resnet50为例,基准的训练精度为Top-1 76%, Top-5 为 93%,为达到此精度,一般需要将整个Imagenet数据集的128万张图片,训练90次(90 epoch). 这样的计算量,以单张P100的计算力需要6天才能训练完毕,而最近的NLP 领域取得突破的Bert 模型以及GPT-2的预训练,如果在单机上进行则需要数月甚至按年计。因此在实际的生产环境,引入分布式训练,大大降低模型训练所需的时间,提高模型迭代的速度成为紧迫的需求。基于这样的需求,各大深度学习框架,基本都实现了分布式训练的支持。点击查看 Rocket

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关系数据库管理系统(RDBMS) MySQL:世界最流行的开源数据库; PostgreSQL:世界最先进的开源数据库; Oracle 数据库:对象-关系型数据库管理系统。 框架 Apache Hadoop:分布式处理架构,结合了 MapReduce(并行处理)、YARN(作业调度)和HDFS(分布式文件系统); Tigon:高吞吐量实时流处理框架。 分布式编程 AddThis Hydra :最初在AddThis上开发的分布式数据处理和存储系统; AMPLab SIMR:用在Hadoop MapReduce v1上运行Spark; Apache Beam:为统一的模型以及一套用于定义和执行数据处理工作流的特定SDK语言; Apache Crunch:一个简单的Java API,用于执行在普通的MapReduce实现时比较单调的连接、数据聚合等任务; Apache DataFu:由LinkedIn开发的针对Hadoop and 和Pig的用户定义的函数集合; Apache Flink:具有高性能的执行时间和自动程序优化; Apache Gora:内存中的数据模型和持久性框架; Apache...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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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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