multiple single-user Jupyter notebook servers (Python/IPython/tornado) that are monitored by Spawners;- an authentication class that manages how users can access the system;整个系统架构图如... start the process- poll whether the process is still running- stop the process [More info on custom Spawners](https://jupyterhub.readthedocs.io/en/0.7.2/spawners.html). See a list of custo...
同时将处理和推理放在异构 actor 并 pipeline,可以做流水线并行、模型并行等操作。我们还增加了 actor pool 扩缩、端到端容错的一些优化。这些场景都已在 Anyscale 发表过博客,有兴趣可以查看:* www.anyscale.com/blog/how-bytedance-scales-offline-inference-with-multi-modal-llms-to-200TB-data* www.anyscale.com/blog/7-must-attend-ray-summit-sessions-rl-powered-traffic-control-infra-less-ml ...
比如英伟达的 Multi-Process Service 技术,即将 GPU 的显存按照空间切分给不同的进程,能够提高 GPU 的利用率。但这种情况下,每个进程拿到一部分 GPU 显存,如果不进行切分,可能要占据整张卡,所以就是说进行了切分之... Pool 进行计算。第三个参数是每个计算 Actor 所需的 GPU 数量, 这个参数会直接作用到背后的 Actor 上,可以看到即使是 Datasets 这类比较高级的库,它的 API 仍然很容易支持异构资源。与 Spark 相比,使用 Ray 可以...
比如英伟达的 Multi-Process Service 技术,即将 GPU 的显存按照空间切分给不同的进程,能够提高 GPU 的利用率。但这种情况下,每个进程拿到一部分 GPU 显存,如果不进行切分,可能要占据整张卡,所以就是说进行了切分之... Pool 进行计算。第三个参数是每个计算 Actor 所需的 GPU 数量, 这个参数会直接作用到背后的 Actor 上,可以看到即使是 Datasets 这类比较高级的库,它的 API 仍然很容易支持异构资源。与 Spark 相比,使用 Ray 可以...
比如英伟达的 Multi-Process Service 技术,即将 GPU 的显存按照空间切分给不同的进程,能够提高 GPU 的利用率。但这种情况下,每个进程拿到一部分 GPU 显存,如果不进行切分,可能要占据整张卡,所以就是说进行了切分之... Pool 进行计算。第三个参数是每个计算 Actor 所需的 GPU 数量, 这个参数会直接作用到背后的 Actor 上,可以看到即使是 Datasets 这类比较高级的库,它的 API 仍然很容易支持异构资源。与 Spark 相比,使用 Ray 可以...
同时将处理和推理放在异构 actor 并 pipeline,可以做流水线并行、模型并行等操作。我们还增加了 actor pool 扩缩、端到端容错的一些优化。这些场景都已在 Anyscale 发表过博客,有兴趣可以查看:- www.anyscale.com/blog/how-bytedance-scales-offline-inference-with-multi-modal-llms-to-200TB-data- www.anyscale.com/blog/7-must-attend-ray-summit-sessions-rl-powered-traffic-control-infra-less-ml# **Kueue 如...
同时将处理和推理放在异构 actor 并 pipeline,可以做流水线并行、模型并行等操作。我们还增加了 actor pool 扩缩、端到端容错的一些优化。这些场景都已在 Anyscale 发表过博客,有兴趣可以查看:* www.anyscale.com/blog/how-bytedance-scales-offline-inference-with-multi-modal-llms-to-200TB-data* www.anyscale.com/blog/7-must-attend-ray-summit-sessions-rl-powered-traffic-control-infra-less-ml Kueu...
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同时将处理和推理放在异构 actor 并 pipeline,可以做流水线并行、模型并行等操作。我们还增加了 actor pool 扩缩、端到端容错的一些优化。这些场景都已在 Anyscale 发表过博客,有兴趣可以查看:* www.anyscale.com/blog/how-bytedance-scales-offline-inference-with-multi-modal-llms-to-200TB-data* www.anyscale.com/blog/7-must-attend-ray-summit-sessions-rl-powered-traffic-control-infra-less-ml**Ku...
目前字节跳动的数据湖联邦分析架构采用 multi-catalog 模式,由外表的方式转为 catalog 的方式,如下图所示: ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/fc3c6109905e41... 在统一的调度框架下 Scanner Scheduler 下,我们会将 ScanNode 产生的 Scanner 提交到 Scanner Thread Pool 进行扫描查询。 对于 Hive 的 FileScanNode 来说,大多数情况是读取外部存储系统的文件,我们提供了 Par...
目前字节跳动的数据湖联邦分析架构采用 multi-catalog模式,由外表的方式转为catalog的方式,如下图所示:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/bcedc5c664724d90ade... 在统一的调度框架下 Scanner Scheduler 下,我们会将 ScanNode 产生的 Scanner 提交到 Scanner Thread Pool 进行扫描查询。 对于 Hive 的 FileScanNode 来说,大多数情况是读取外部存储系统的文件,我们提供了 Parq...
并由 VKE 侧提供默认节点池(vke-default-nodepool)来管理已有节点。 节点池管理 支持管理节点池从创建到删除(或移除)期间的整个生命周期。节点池生命周期和状态流转说明,请参见 资源状态说明。 弹性伸缩 支持全局的... 容器服务提供的容器间的 GPU 共享(multi-container GPU)方案: 支持自研 mGPU 共享调度方式,允许将单个 GPU 卡虚拟为多个虚拟 GPU,实现 GPU 卡在多个容器间的共享。 支持基于算力和显存的调度策略。算力最小调度单位...