分布式机器学习系统：设计原理、优化策略与实践经验
人工智能领域正在经历一场深刻的变革。随着深度学习模型的规模呈指数级增长，我们正面临着前所未有的计算挑战。当前最先进的语言模型动辄包含数千亿个参数，这种规模的模型训练已经远远超出了单机系统的处理能力。在这个背景下，分布式机器学习系统已经成为支撑现代人工智能发展的关键基础设施。 分布式机器学习的演进 在深度学习早期，研究人员通常使用单个GPU就能完成模型训练。随着研究的深入，模型架构变得越来越复杂，....
深度解析：Hologres分布式存储引擎设计原理及其优化策略
引言 在大数据时代，数据的规模和复杂性不断增加，这对数据库系统提出了更高的要求。传统的单机数据库难以应对海量数据处理的需求，而分布式数据库通过水平扩展提供了更好的解决方案。阿里云推出的Hologres是一个实时交互式分析服务，它结合了OLAP（在线分析处理）与OLTP（在线事务处理）的...
面向大规模分布式训练的资源调度与优化策略
摘要 随着深度学习模型的复杂度不断提高，对计算资源的需求也日益增长。为了加速训练过程并降低运行成本，高效的资源调度和优化策略变得至关重要。本文将探讨在大规模分布式训练场景下如何有效地进行资源调度，并通过具体的代码示例来展示这些策略的实际应用。 1. 引言 大规模分布式训练是当前机器学习领域的一个重要研究方向。它能够通过并行化计算来缩短模型训练时间...
理解大模型在分布式系统中的应用和优化策略
理解大模型在分布式系统中的应用和优化策略 随着云计算和大数据技术的发展，大模型在分布式系统中的应用变得越来越普遍。本文将探讨大模型（如BERT、GPT等）在分布式系统中的部署方式、面临的挑战以及优化策略，特别是在Java编程环境下的实际操作和最佳实践。 大模型简介 大模型通常指那些参数量巨大、计算资源密集的深度学习模型，如自然...
PolarDB-X如何优化和执行JOIN
JOIN是将多个表以某个或某些列为条件进行连接操作而检索出关联数据的过程，多个表之间以共同列关联在一起。本文主要介绍PolarDB-X如何优化和执行JOIN。
PolarDB-X如何优化和执行子查询_云原生数据库PolarDB分布式版_云原生数据库 PolarDB(PolarDB)
子查询是指在父查询的WHERE子句或HAVING子句中嵌套另一个SELECT语句的查询，本文主要介绍PolarDB-X如何优化和执行子查询。
PolarDB-X如何优化和执行排序计算_云原生数据库PolarDB分布式版_云原生数据库 PolarDB(PolarDB)
本文介绍PolarDB-X如何优化和执行排序计算，达到减少数据传输量和提高执行效率的效果。
PolarDB-X如何优化和执行聚合计算_云原生数据库PolarDB分布式版_云原生数据库 PolarDB(PolarDB)
本文介绍了PolarDB-X如何优化和执行聚合计算，以达到减少数据传输量和提高执行效率的效果。
基于主从博弈的社区综合能源系统分布式协同优化运行策略(Matlab代码实现）
1 概述文献来源：高效、清洁、低碳是当今世界能源发展的主流 方向。发展实现能源与信息等领域新技术深度融合，适应分布式能源发展、多元化(冷、热、电、气 等)用能需求等新业态的综合能源系统已成为能源 革命的客观要求与必然选择[1]。其中，以冷热电联 供(combined cooling heating and power，CCHP)系统 为核心，以“源–网–荷”各环节协同为主要特征的社区综合能源系统....
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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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