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、PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、... 比如需要单租户百 Gb/s 的带宽吞吐以及亚毫秒级的延迟。同时随着大模型训练的普及,需要存储的容量能达到 PB 级别;为了提升模型训练的效率,需要数千个计算实例能同时访问的高性能共享存储。这些都给存储带来了非常大...
系统需要能够满足百万级别的并发和毫秒级别的时延需求。1. 数据强一致。我们的客户希望数据能够实现原子性导入,并能够支持 Snapshot Read。1. 高时效性。大部分用户都需要数据亚秒级别可见,部分 Serving 场景下... 异步的写任务会被分配给对应的线程池处理。经过测试,在每个 Thread Pool 有 3 个 Thread 的情况下,PMem 的写入性能提高了 23%。## ZonedStore Based SSD CacheSSD Cache 可以让 Krypton 尽可能多的把数据 Cach...
并利用定时任务进行后续的数据维护。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/d0672cd54c1c4da4882186d87fd5f172~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-ex... Plan 阶段的耗时有几十到几百毫秒,占比是比较高的。因此通过支持 Plan 缓存,对 Query 的 Plan 结果 Transformations 进行缓存,避免相同 Query 的重复 Plan 问题。此外,也支持了 Catalog Cache 加速元信息的访问,...
不同于流式计算任务,OLAP 任务大部分都是秒级、毫秒级的小作业,具有 QPS 高、时延小的特点。以内部业务为例,业务方要求在高峰期支持大于 200 的 QPS,并且 Lantency p99 < 2s,而优化前的 Flink 调度性能还不能满足业务方需求,因此我们针对 Flink 的调度性能全链路进行了瓶颈分析。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/7770ccc4fcdc4cf5a1d146916fd1b5c9~tplv-tlddhu82om-image.i...
不同于流式计算任务,OLAP 任务大部分都是秒级、毫秒级的小作业,具有 QPS 高、时延小的特点。以内部业务为例,业务方要求在高峰期支持大于 200 的 QPS,并且 Lantency p99 < 2s,而优化前的 Flink 调度性能还不能满足业务方需求,因此我们针对 Flink 的调度性能全链路进行了瓶颈分析。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/7770ccc4fcdc4cf5a1d146916fd1b5c9~tplv-tlddhu82om-image.i...
简单易用:使用一个 DDL 语句就能创建整库同步任务,能将数百数千张表一键同步至 ClickHouse,操作简单。- 架构简单:使用 ClickHouse 本身的计算资源进行数据增量同步,无需搭建其他的数据同步工具,数据架构简单。- 时效性好:支持实时同步源端数据,ClickHouse 端几乎是毫秒和秒级延迟,时效体验非常好。# ByteHouse 功能增强社区版 MaterializedMySQL 很大程度了解决了 MySQL 库到 ClickHouse 之间的数据实时同步问题,但...
使用一个DDL语句就能创建整库同步任务,能将数百数千张表一键同步至ClickHouse,操作简单。**●****架构简单:**使用ClickHouse本身的计算资源进行数据增量同步,无需搭建其他的数据同步工具,数据架构简单。**●****时效性好:**支持实时同步源端数据,ClickHouse端几乎是毫秒和秒级延迟,时效体验非常好。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/1853fde92052418f8fad...
系统需要能够满足百万级别的并发和毫秒级别的时延需求。3. 数据强一致。我们的客户希望数据能够实现原子性导入,并能够支持 Snapshot Read。4. 高时效性。大部分用户都需要数据亚秒级别可见,部分 Serving 场景下,... 异步的写任务会被分配给对应的线程池处理。经过测试,在每个 Thread Pool 有 3 个 Thread 的情况下,PMem 的写入性能提高了 23%。 **ZonedStore Based SSD Cache**SSD Cache 可以让 Krypton 尽可能多...
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、PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、... 比如需要单租户百 Gb/s 的带宽吞吐以及亚毫秒级的延迟。同时随着大模型训练的普及,需要存储的容量能达到 PB 级别;为了提升模型训练的效率,需要数千个计算实例能同时访问的高性能共享存储。这些都给存储带来了非常大...
**引擎半自动调优:** 利用智能团队推荐任务配置参数,人工确认下发- 第四阶段(也是当前的终极目标) - **全局自动容灾:** 实现跨机房自动调度和容灾 - **资源自动优化**:没有负载的时候资源使用可以减低到0;毫秒级的冷启动延时 - **引擎自动调优:** 混合不使用 AI 技术优化使用资源,包括计算网络和内存 ### 存算分离 云原生化具体工作主要包括了三个部分:**统一管理和调度:**- 统一数据...
并利用定时任务进行后续的数据维护。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/1bd36541f2cc458da9729f15c4cb2ece~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-ex... Plan 阶段的耗时有几十到几百毫秒,占比是比较高的。因此通过支持 Plan 缓存,对 Query 的 Plan 结果 Transformations 进行缓存,避免相同 Query 的重复 Plan 问题。此外,也支持了 Catalog Cache 加速元信息的访...
视频内容的互动延迟需求从秒级进入到毫秒级,对交互性、沉浸式的体验也提出更高要求。现阶段随着视频直播、实时音视频业务的全域覆盖,算力的需求也逐渐多样化。从 CPU 到 CPU+GPU,再到不同算力的异构单元,海量洪... 能满足关键渲染任务的灵活切片,实现多节点并行渲染,提升渲染效率,加速内容创作的渲染周期以及快速发布工程作业。**云游戏**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddh...
是如何完成 Shuffle 任务的?如下图,每一个 Map Task,从 Mapper 1 到 Mapper M 都会在本地生成属于自己的 Shuffle 文件。这个 Shuffle 文件内部由 R 个连续的数据片段组成。每一个 Reduce Task 运行时都会分别... Shuffle Read Blocked Time 最大从 21 分钟降到了 79 毫秒,整体这个作业的端到端时间也降低为原来的一半,从 40 多分钟降到了 20 分钟。以上是参数调优对这一个作业的影响,实际上这一个作业的调优还会影响其他作...