比如网络和容器会进行一定的虚拟化,存储的分层池化也会带来负载均衡的问题。繁多的分布式训练框架:火山引擎机器学习平台的用户很多,不同的任务有不同的分布式训练框架,包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod... 这些都给存储带来了非常大的压力。 - 易用性:在使用一些框架的时候我们希望读写存储能够像读本地文件一样方便,这就需要存储接口友好 **,** 代码零修改,兼容 POSIX。同时能便捷传输,方便数据上云下云。有一些客户...
等超大模型横扫各种 NLP 测试后,人们发现参数量越大的模型,在算法方面表现越好,于是纷纷开始迅速向大模型方向发展,模型体积爆炸式增长。而大模型训练给现有的训练系统带来的主要挑战为显存压力,计算压力和通信压力... 同时支持数据并行、算子切分、流水线并行 3 种分布式并行策略,同时支持自动化和定制化的并行策略- 基于 ByteCCL 高性能异步通讯库,训练任务吞吐相比其他开源框架有 1.2x-3.5x 的提升- 提供了更友好、灵活...
希望为同道中人提供参考,我分享的主题是基于国产化环境的金融级业务系统性能优化实践。# 一、项目背景项目是一个金融级的业务系统,架构是基于微服务设计理念的分布式架构,环境上支持国产化软硬件、操作系统以及... 中率和访存速率、NUMA节点内CPU核心尽可能访存节点内内存数据。l **磁盘层面**:提升磁盘IO吞吐率、读写密集型业务尽可能IO分流。l **网络层面**:提升网络IO速率、尽量减少不必要的网络数据传输。l **应用...
数仓中的表可能会被多个计算引擎读取,目前字节内部同时支持 SparkSQL、Presto 两大 OLAP 引擎。为了让不同的计算引擎都能利用表的 Bucket 信息优化查询,需要对齐各个引擎的 Bucket 实现。下图展示了 Hive/Presto 写... Hive 在写 Bucket 表之前会将相同分桶的数据通过 reduce 操作写到一个文件中,而 Spark 原生 Bucket 优化并没有这一步,因此存在如下问题:**问题1 —— 过多小文件**:Spark 写出 Bucket 表的原生实现是,在 mapper ...
GPT-3 等超大模型横扫各种 NLP 测试后,人们发现参数量越大的模型,在算法方面表现越好,于是纷纷开始迅速向大模型方向发展,模型体积爆炸式增长。而大模型训练给现有的训练系统带来的主要挑战为显存压力,计算压力和通... **流水线并行** 3 种分布式并行策略,同时支持 **自动化** 和 **定制化** 的并行策略;* 基于 ByteCCL 高性能异步通讯库,训练任务吞吐相比其他开源框架有 **1.2x-3.5x** 的提升;* 提供了更友好、灵活的流水线...
前些时候大部分工作集中在信创自主可控,现阶段已告一段落。信息化,数字化建设也是不可或缺的一环,遇到挑战,勇于迎对,不断的攻克技术难关是技术人的一种追求!数仓多维数据模型详细设计,欢迎一起加入交流探讨,希望能... 作用在分布式存储系统的文件之上,通常用于进行离线数据处理操作-MapReduce,支持多种不同的执行引擎-Hive on MapReduce、Hive on Tez、Hive on Spark.![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1f...
发现了ClickHouse依然存在了一定的限制。例如:* 缺少完整的upsert和delete操作* 多表关联查询能力弱* 集群规模较大时可用性下降(对字节尤其如此)* 没有资源隔离能力因此,我们决定将ClickHouse能力进... 减少左右表数据传输Join 算子通常是 OLAP 引擎中最耗时的算子。如果想优化 Join 算子,可以有两种思路,一方面可以提升 Join 算子的性能,例如更好的 Hash Table 实现和 Hash 算法,以及更好的并行。另一方面可以尽...
近期社区也进行了一些右表并行构建的优化,数据按照Join key进行Split来并行地构建多个Hash Table,但额外的代价是左右表都需要增加一次Split操作。**第三类,则是关于复杂查询(如多表 Join、嵌套多个子查询、windo... 我们也进行了功能和性能上的增强,例如支持一个Stage处理多个Join,这样便可以减少Stage的数目和一些不必要的传输,用一个Stage就可以完成整个Join的过程。InterpreterPlanSegment的执行会上报对应的状态信息,如出现执...
**应用使用示例** **腾讯乐享**+**OA系统:**当腾讯乐享有新的考试发布时,通过OA(钉钉、企业微信、飞书、云之家)发送消息提醒相关人员参加考试 04... 酷家乐是杭州群核信息技术有限公司,以分布式并行计算和多媒体数据挖掘为技术核心,推出的VR智能室内设计平台。 官网:https://www.kujiale.com/ **可用触发动作*** 当有新的客户订单...
操作复杂,效率很低。同时,独立的资源池导致在离线业务之间混部成本很高,资源利用率提升的天花板也非常有限。为了应对这一问题,论文中提出了在离线统一调度器 [Gödel](github.com/kubewharf/godel-scheduler),旨在使用同一套调度器来统一调度和管理在离线业务,实现资源并池,从而在提升资源利用率和资源弹性的同时,优化业务成本和体验,降低运维压力。[Gödel 调度器](github.com/kubewharf/godel-scheduler)基于 Kubernetes 平台...
将部分离线业务的资源拆借到在线业务的资源池中。虽然这种方法可以应对一时之需,但不同资源池之间的资源拆借流程长,操作复杂,效率很低。同时,独立的资源池导致在离线业务之间混部成本很高,资源利用率提升的天花板也非常有限。为了应对这一问题,论文中提出了在离线统一调度器 Gödel,旨在使用同一套调度器来统一调度和管理在离线业务,实现资源并池,从而在提升资源利用率和资源弹性的同时,优化业务成本和体验,降低运维压力。Gö...
比如网络和容器会进行一定的虚拟化,存储的分层池化也会带来负载均衡的问题。繁多的分布式训练框架:火山引擎机器学习平台的用户很多,不同的任务有不同的分布式训练框架,包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovo... 这些都给存储带来了非常大的压力。* **易用性**:在使用一些框架的时候我们希望读写存储能够像读本地文件一样方便,这就需要存储接口友好,代码零修改,兼容 POSIX。同时能便捷传输,方便数据上云下云。有一些客户对安...
近期社区也进行了一些右表并行构建的优化,数据按照Join key进行Split来并行地构建多个Hash Table,但额外的代价是左右表都需要增加一次Split操作。**第三类,则是关于复杂查询(如多表 Join、嵌套多个子查询、wind... 我们也进行了功能和性能上的增强,例如支持一个Stage处理多个Join,这样便可以减少Stage的数目和一些不必要的传输,用一个Stage就可以完成整个Join的过程。InterpreterPlanSegment的执行会上报对应的状态信息,如出现执...