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。
Spark分布式内存计算框架
一、Spark简介 （一）定义 Spark是一种基于内存的、用以实现高效集群计算的平台。准确地讲，Spark是一个大数据并行计算框架，是对广泛使用的MapReduce计算模型的扩展。 （二）Spark和MapReduce区别 Spark有着自己的生态系统，但同时兼容HD...
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++。
Nulta: Lucene+Hadoop分布式并行计算搜索框架
今天在微博上看到 @陈利人 分享的关于分布式Lucene的文章，评论里也出现了一些新的基于Lucene和Hadoop的搜索框架，比如这个Nulta。因为自己的毕设是关于分布式索引的，自己也使用过Lucene，Hadoop，一直很关注也很感兴趣，就大致了解了下Nulta这个框架。 根据主页里的介绍，Nulta的整个架构和思路还是不错的，我也能从它的设计中找到自己毕设的一些想法，。现在最新的源码是1....
Apache Ignite——集合分布式缓存、计算、存储的分布式框架
Apache Ignite内存数据组织平台是一个高性能、集成化、混合式的企业级分布式架构解决方案，核心价值在于可以帮助我们实现分布式架构透明化，开发人员根本不知道分布式技术的存在，可以使分布式缓存、计算、存储等一系列功能嵌入应用内部，和应用的生命周期一致，大幅降低了分布式应用开发、调试、测试、部署的难度和复杂度。 4.2.Ignite服务网格 Ignite服务网格以一种优雅的方式实现了分布式RP....
落地一个算法时，计算资源选择阿里云的GPU云服务器，分布式并行计算框架选择轻量级DASK有什么优势？
落地一个算法时，计算资源选择阿里云的GPU云服务器，分布式并行计算框架选择轻量级的DASK有什么优势?
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阿里云分布式应用服务
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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