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一文了解Kubernetes的前世今生

近十几年来,IT领域新技术、新概念层出不穷,例如DevOps、微服务(Microservice)、容器(Container)、云计算(Cloud Computing)和区块链(Blockchain)等,直有“乱花渐欲迷人眼”之势。另外,出于业务的需要,IT应用模型也在不断地变革,例如,开发模式从瀑布式(Waterfall)到敏捷(Agile)再到精益(Lean),甚至是与QA和Operations融合的DevOps,应用程序架构从单体(monolithic)模型到分层模型再到微服务,部署及打包方式从面向物理机到虚拟机再到容器,应用程序的基础架构从自建机房到托管再到云计算,等等,这些变革使得IT技术应用的效率大大提升,同时却以更低的成本交付更高质量的产品。尤其是以Docker为代表的容器技术的出现,终结了DevOps中交付和部署环节

Ali-Perseus(擎天):统一深度学习分布式通信框架 [弹性人工智能]

【作者】 驭策(龚志刚) 笋江(林立翔)蜚廉(王志明) 昀龙(游亮) 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。 参数服务器(PS) M

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