AI算力需求100万倍增长,如何优化AI计算系统弥平鸿沟?
在深度学习激发的人工智能热潮下,许多创新力很强的企业的人工智能技术正逐步从研究实验走向应用与生产,在这一过程中,AI计算系统设计与优化的重要性愈发明显。
同时算法的发展对整个计算需求所造成的挑战会变得更大,提高整个AI计算系统的性能与效率迫在眉睫。
在机遇与挑战的双重推动下,有创新力的AI企业会研发出怎样的产品去面对变革?9月20日,AI WORLD 2018世界人工智能峰会重磅发布AI领域年度大奖——AI Era创新大奖,评选出2018年度对AI领域作出重大贡献,切实推动AI进步和发展的人物、企业和产品。本次峰会上,浪潮AI服务器成功登榜「AI产品影响力TOP10」。
浪潮是知名的AI计算力厂商,致力于从计算平台、管理套件、框架优化、应用加速四个层次打造敏捷、高效、优化的AI基础设施。浪潮AI服务器采用创新设计,为AI研发与应用提供领
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业界 | Airbnb的变更数据捕获系统,实现数据突变实时响应
在过去的几年中,适应数据演变已经成为Airbnb许多新兴应用的经常需求。上面的场景是个很好的示例,其中动态定价,房间可用性和预留工作流需要近乎实时地响应系统中不同部分的变化。 从基础架构的角度来看,设计我们的架构以扩展是必要的,因为我们的数据和服务数量不断增长。然而,作为努力面向服务架构的一部分,在微服务之间传播有意义的数据模型突变的有效方式同时保持保留数据所有权边界的解耦架构同样重要。 作为回应,我们创造了SpinalTap;一种可扩展,高性能,可靠,无损的变更数据捕获(CDC)服务,能够检测跨不同数据源类型的低延迟的数据突变,并将它们作为标准化事件传播给下游的消费者。SpinalTap已经成为Airbnb基础架构和衍生数据处理平台中不可或缺一部分,几个关键应用流水线都依赖于此。在这篇文章中,我们将概述它的系统体系结构,使用案例,性
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一次性搞清楚equals和hashCode
前言 在程序设计中,有很多的“公约”,遵守约定去实现你的代码,会让你避开很多坑,这些公约是前人总结出来的设计规范。 Object类是Java中的万类之祖,其中,equals和hashCode是2个非常重要的方法。 这2个方法总是被人放在一起讨论。最近在看集合框架,为了打基础,就决定把一些细枝末节清理掉。一次性搞清楚! 下面开始剖析。 Object类中默认的实现方式是 : return this == obj 。那就是说,只有this 和 obj引用同一个对象,才会返回true。 而我们往往需要用equals来判断 2个对象是否等价,而非验证他们的唯一性。这样我们在实现自己的类时,就要重写equals. 按照约定,equals要满足以下规则: 自反性: x.equals(x) 一定是true 对null: x.equals(null) 一定是false 对称性: x.equals(y) 和 y.equals(x)结果一致 传递性: a 和 b equals , b 和 c equals,那么 a 和 c也一定equals。 一致性: 在某个运行时期间,2个对象的状态的改变不会不影响eq...
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