【AI系统】分布式通信与 NVLink
在进入大模型时代后，大模型的发展已成为 AI 的核心，但训练大模型实际上是一项比较复杂的工作，因为它需要大量的 GPU 资源和较长的训练时间。 此外，由于单个 GPU 工作线程的内存有限，并且许多大模型的大小已经超出了单个 GPU 的范围。所以就需要实现跨多个 GPU 的模型训练，这种训练方式就涉及到了分布式通信...
构建混合云容灾系统
为了为当前在IDC或第三方公共云的Kubernetes集群中的业务提供同城灾备的高可用冗余能力，可以利用ACK One实现统一的流量、应用和集群管理，从而实现业务流量的多集群路由，并在灾难情况下自动平滑容灾。本文介绍如何通过ACK One快速构建混合云同城多活容灾系统。
构建高可用性GraphRAG系统：分布式部署与容错机制
作为一名数据科学家和系统架构师，我在构建和维护大规模分布式系统方面有着丰富的经验。最近，我负责了一个基于GraphRAG（Graph Retrieval-Augmented Generation）模型的项目，该模型用于构建一个高可用性的问答系统。在这个过程中，我深刻体会到分布式部署和容错机制的重要性。本文将详细介...
消息队列系统中的确认机制在分布式系统中如何实现？
在分布式系统中实现消息队列的确认机制，需要确保消息在被正确处理后才会从队列中移除，并且在出现故障时能够妥善地重新分发或存储消息。以下是一些实现确认机制的关键策略： 分布式事务： 使用分布式事务来确保消息的发送和确认在跨多个服务或数据库的操作中保持一致性。 持久化存储： 消息队列应将接收到的消息持久化到磁盘，确保在...
【10月更文挑战第2天】消息队列系统中的确认机制在分布式系统中如何实现
在分布式系统中实现消息队列的确认机制，需要确保消息在被正确处理后才会从队列中移除，并且在出现故障时能够妥善地重新分发或存储消息。以下是一些实现确认机制的关键策略： 分布式事务： 使用分布式事务来确保消息的发送和确认在跨多个服务或数据库的操作中保持一致性。 持久化存储： 消息队列应将接收到的消息持久化到磁盘，确保在...
消息队列系统中的确认机制在分布式系统中如何实现
在分布式系统中实现消息队列的确认机制，需要确保消息在被正确处理后才会从队列中移除，并且在出现故障时能够妥善地重新分发或存储消息。以下是一些实现确认机制的关键策略： 分布式事务： 使用分布式事务来确保消息的发送和确认在跨多个服务或数据库的操作中保持一致性。 持久化存储： 消息队列应将接收到的消息持久化到磁盘，确保在...
构建可扩展的深度学习系统：PyTorch 与分布式计算
摘要 随着数据量和模型复杂度的增加，单个GPU或CPU已无法满足大规模深度学习模型的训练需求。分布式计算提供了一种解决方案，能够有效地利用多台机器上的多个GPU进行并行训练，显著加快训练速度。本文将探讨如何使用PyTorch框架实现深度学习模型的分布式训练，并通过一个具体的示例展示整个过程。 1. 引言 在深度学习中，模型的训...
消息队列系统中的确认机制在分布式系统中如何实现？
在分布式系统中实现消息队列的确认机制，需要确保消息在被正确处理后才会从队列中移除，并且在出现故障时能够妥善地重新分发或存储消息。以下是一些实现确认机制的关键策略： 分布式事务： 使用分布式事务来确保消息的发送和确认在跨多个服务或数据库的操作中保持一致性。 持久化存储： 消息队列应将接收到的消息持久化到磁盘，确保在...
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