如何使用分布式训练框架StarServer进行分布式训练
分布式训练框架用于加速模型训练、处理海量数据并提高系统稳定性和资源利用率。它通过将模型分布在多个计算节点上实现并行计算，从而缩短训练时间，适应大数据集和大模型的训练需求。本文介绍如何使用分布式训练框架StarServer进行分布式训练。
分布式计算框架在大规模数据处理中的应用
随着大数据时代的到来，对海量数据进行有效的存储、处理和分析变得越来越重要。传统的单机系统已经无法满足PB级别数据集的需求。分布式计算框架，如Apache Hadoop和Apache Spark，成为了处理这些大规模数据集的重要工具。 一、分布式计算框架概述 Apache Hadoop 是一个能够存储和处理大量数据的开源软件框架。Hadoop的核心组件包括...
Ray是一个开源的分布式计算框架，用于构建和扩展分布式应用。它提供了简单的API，使得开发者可以轻松地编写并行和分布式代码，而无需担心底层的复杂性。
一、Ray分布式计算框架简介 Ray是一个开源的分布式计算框架，用于构建和扩展分布式应用。它提供了简单的API，使得开发者可以轻松地编写并行和分布式代码，而无需担心底层的复杂性。Ray支持多种编程范式，包括任务并行、Actor模型、分布式对象存储等。 二、Ray的安装 首先，确保你的Python环境已经安装，并且...
如何使用分布式通信框架gRPC++进行分布式训练
使用DLC进行深度学习训练时，您可以使用gRPC++分布式训练，从而加速模型训练。本文介绍如何开启分布式通信框架gRPC++。
分布式系统一致性测试框架Jepsen在女娲的实践应用
作者 | 僧泉来源 | 阿里技术公众号女娲团队在过去大半年时间里持续投入女娲2.0研发，将一致性引擎和业务状态机解耦，一致性引擎可支持Paxos、Raft、EPaxos等多种一致性协议，根据业务需求支撑不同的业务状态机。其中的一致性引擎模块是关键，研发一致性引擎时，保证一致性引擎的正确性是一大挑战，所以我们用了TLA+、Jepsen等工具保证一致性引擎的正确性。这里分享一些Jepsen应用方面的....
学界| UC Berkeley提出新型分布式框架Ray：实时动态学习的开端—— AI 应用的系统需求：支持（a）异质、并行计算，（b）动态任务图，（c）高吞吐量和低延迟的调度，以及（d）透明的容错性。
学界| UC Berkeley提出新型分布式框架Ray：实时动态学习的开端 from：https://baijia.baidu.com/s?id=1587367874517247282&wfr=pc&fr=_lst 为应对新型 AI 应用不断提高的性能需求，近日 Michael Jordan 等人提出了一个新型的分布式框架 Ray，主要针对当前集群计算框架无法满足高吞...
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企业级分布式应用服务 EDAS（Enterprise Distributed Application Service）是应用全生命周期管理和监控的一站式PaaS平台，支持部署于 Kubernetes/ECS，无侵入支持Java/Go/Python/PHP/.NetCore 等多语言应用的发布运行和服务治理 ，Java支持Spring Cloud、Apache Dubbo近五年所有版本，多语言应用一键开启Service Mesh。
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