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阿里NIPS 2017论文解读:如何降低TensorFlow训练的显存消耗?

NIPS 2017阿里巴巴展台-阿里巴巴iDST院长金榕在做演讲 这篇介绍深度模型训练GPU显存优化的论文《TrainingDeeper Models by GPU Memory Optimization on TensorFlow》在NIPS 2017ML Systems Workshop 中由作者做口头报告。这篇论文聚焦特征图,提出两种方法减少深度神经网络训练过程中的显存消耗,并且把这些方法的实现无缝整合到TensorFlow中,克服了TensorFlow训练大模型时无法有效优化显存的缺点。 近期深度学习在不同应用中发挥的作用越来越重要。训练深度学习模型的必要逻辑包括适合GPU的并行线性代数计算。但是,由于物理限制,GPU的设备内存(即显存)通常比主机内存小。最新的高端NVIDIA GPU P100具备12–16 GB的显存,而

认证鉴权与API权限控制在微服务架构中的设计与实现(一)

作者: [Aoho’s Blog] 引言: 本文系《认证鉴权与API权限控制在微服务架构中的设计与实现》系列的第一篇,本系列预计四篇文章讲解微服务下的认证鉴权与API权限控制的实现。 1. 背景 最近在做权限相关服务的开发,在系统微服务化后,原有的单体应用是基于session的安全权限方式,不能满足现有的微服务架构的认证与鉴权需求。微服务架构下,一个应用会被拆分成若干个微应用,每个微应用都需要对访问进行鉴权,每个微应用都需要明确当前访问用户以及其权限。尤其当访问来源不只是浏览器,还包括其他服务的调用时,单体应用架构下的鉴权方式就不是特别合适了。在微服务架构下,要考虑外部应用接入的场景、用户–服务的鉴权、服务–服务的鉴权等多种鉴权场景。 最近在做权限相关服务的开发,在系统微服务化后,原有的单体应用是基于session的安全权限方式,不能满足现有的微服务架构的认证与鉴权需求。微服务架构下,一个应用会被拆分成若干个微应用,每个微应用都需要对访问进行鉴权,每个微应用都需要明确当前访问用户以及其权限。尤其当访问来源不只是浏览器,还包括其他服务的调用时,单体应用架构下的鉴权方式就不是特别合适了。在...

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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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