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深入Facebook机器学习部门:服务、模型、框架和硬件(贾扬清等HPCA论文)

机器学习是 Facebook 的许多重要产品和服务的核心。这篇文章描述了 Facebook 在全球范围里支持机器学习的硬件和软件基础架构。Facebook 的机器学习工作负载非常多样化:在实践中,不同的服务需要多种不同类型的模型。这种多样性对系统堆栈里的所有层都有影响。此外,在 Facebook 上存储的大部分数据都是通过机器学习流程传输的,这在向高性能分布式训练流交付数据方面提出了严峻的挑战。计算需求也很大,需要利用GPU和CPU平台进行训练,并将大量CPU容量用于实时推理。解决这些问题以及其他层出不穷的新挑战需要各方面的努力,包括机器学习算法、软件和硬件设计。 为20亿用户提供机器学习服务,Facebook如何处理计算和数据 截至2017年12月,Facebook 的用户已经超过20亿人。过去几年中,机器学习被应用于这个大规模的实

34.3. Load Balancing

Load Balancing (DNS 轮循负载均衡) Bind 8 neo@master:~$ cat /var/cache/bind/db.neo.org @ IN SOA neo.org. root.neo.org. ( 200211131 ; serial, todays date + todays serial # 28800 ; refresh, seconds 7200 ; retry, seconds 3600000 ; expire, seconds 86400 ) ; minimum, seconds NS ns.neo.org. @ IN A 192.168.0.1 web IN A 192.168.0.1 mail IN A 192.168.0.1 @ MX 10 mail.neo.org. www1 IN A 172.16.0.1 www2 IN A 172.16.0.2 www3 IN A 172.16.0.3 www4 IN A 172.16.0.4 www IN CNAME www1.neo.org. www IN CNAME www2.neo.org....

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