# 前言在如今瞬息万变的数字时代,软件交付和部署的速度和品质已成为企业成功的关键因素之一。传统程序开发和部署方式一般面临繁琐的部署过程、低效的公布周期和不可预测的难题。但是,随着云当地和持续交付的崛起... Jenkinsfile:groovypipeline { agent any stages { stage('Build') { steps { // 使用 Maven 或 Gradle 构建项目 sh 'mvn clean package' } } stage('Docker Build...
作者 | 余明辉文章来源|字节跳动 AML 团队 9 月 26-28 日,由 Linux 基金会、CNCF 主办的 **KubeCon + CloudNativeCon +** **Open Source** **Summit** **China 2023** 在上海举办。作为... 而且支持相应的维度越界检查。除了 -1 轴之外,其他维度支持任意 stride 访存,此外,GEMM、TPC、DMA 的指令序列是独立的,pipeline 运行时是 latency 会被隐藏起来。此外,TPC 也添加了 AI 负载常见的激活函数,作为...
将项目文件unet_sdk.zip上传至华为云ECS弹性云服务器/root/目录下,并解压;或者下载到本地电脑,用MindStudio打开。将之前unet_hw960_bs1.air模型放到/unet_sdk/model/目录下。![image.png](https://bbs-img.huaw... pipeline文件 ├── main.py // 推理文件 ├── run.sh // 执行文件 ├── requirements.txt // 需要的三方库```### (2) 模...
是指在具有数十亿或数千亿参数的大规模模型上进行分布式推理的过程。相较于常规模型推理,在模型切分、数据处理和数据流、提升 GPU 利用率方面面临了很大挑战。本次分享将介绍如何利用 Ray 及云原生优势助力大模型离... * 按层切分的 Pipeline Parallelism 模式* 按权重切分的 Tensor Parallelism 模式按层切分比较简单,就是将模型的不同层切开,切分成不同的分组,然后放到不同的 GPU 上。比如左上的图中有两个GPU,第一个 GPU 存...
是指在具有数十亿或数千亿参数的大规模模型上进行分布式推理的过程。相较于常规模型推理,在模型切分、数据处理和数据流、提升 GPU 利用率方面面临了很大挑战。本次分享将介绍如何利用 Ray 及云原生优势助力大模型离... * 按层切分的 Pipeline Parallelism 模式* 按权重切分的 Tensor Parallelism 模式按层切分比较简单,就是将模型的不同层切开,切分成不同的分组,然后放到不同的 GPU 上。比如左上的图中有两个GPU,第一个 GPU 存...
是指在具有数十亿或数千亿参数的大规模模型上进行分布式推理的过程。相较于常规模型推理,在模型切分、数据处理和数据流、提升 GPU 利用率方面面临了很大挑战。本次分享将介绍如何利用 Ray 及云原生优势助力大模型离... * 按层切分的 Pipeline Parallelism 模式* 按权重切分的 Tensor Parallelism 模式 按层切分比较简单,就是将模型的不同层切开,切分成不同的分组,然后放到不同的 GPU 上。比如左上的图中有两个GPU,第一个 ...
BabitMF(Babit Multimedia Framework,BMF),作为一个通用的多媒体处理框架,能够提供简单易用的跨语言接口、灵活的调度和可扩展性,以及以模块化的方式动态扩展、管理和复用视频处理的原子能力。BMF 以 graph/pipeline 的形式构建多媒体处理链路,或通过直接调用各个处理能力实现项目集成,帮助多媒体用户在各类生产环境中方便、高效地实施项目。BMF 的使用场景涵盖视频转码、视频帧提取、视频增强、视频分析、视频帧插入、视频编辑、...
是业界使用最广泛的开源分布式文件系统。原理和架构与 Google 的 GFS 基本一致。它的特点主要有以下几项:* 和本地文件系统一样的目录树视图* Append Only 的写入(不支持随机写)* 顺序和随机读* 超大数据... Name Node 还面临着扩展性的问题,单机承载能力始终受限。于是 HDFS 引入了联邦(Federation)机制。一个集群中可以部署多组 Name Node,它们独立维护自己的元数据,共用 Data Node 存储资源。这样,一个 HDFS 集群就可以...
Name Node 还面临着扩展性的问题,单机承载能力始终受限。于是 HDFS 引入了联邦(Federation)机制。一个集群中可以部署多组 Name Node,它们独立维护自己的元数据,共用 Data Node 存储资源。这样,一个 HDFS 集群就可以无限扩展了。但是这种 Federation 机制下,每一组 Name Node 的目录树都互相割裂的。于是又出现了一些解决方案,能够使整个 Federation 集群对外提供一个完整目录树的视图。### **数据层**相比元数据层,数据层主要...
提升 GPU 利用率方面面临了很大挑战。本次分享将介绍如何利用 Ray 及云原生优势助力大模型离线推理。# 一、大模型离线推理## 特点介绍![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn... 常见的模型切分方式有上图左侧所列的两种:- 按层切分的 Pipeline Parallelism 模式- 按权重切分的 Tensor Parallelism 模式按层切分比较简单,就是将模型的不同层切开,切分成不同的分组,然后放到不同的 GP...
现有的数据分析系统(或者说数据分析的pipeline)一般是部署两套独立的系统。OLTP系统用于执行事务,要求低时延 & 高吞吐,而OLAP系统用来执行历史数据分析(查询),最终出报表,两个系统之间通过后台的数据迁移工具或者M... 参考Linux内核VFS的思想,各种FS百花齐放,但是接了一层VFS,在抽象层做统一就可以了)这里的逻辑层指的就是**逻辑Tile + 逻辑代数(Logical Tile Algebra)** 。首先来看看**逻辑Tile**的结构:![1626925577692_bb...
大模型离线推理(Batch 推理),是指在具有数十亿或数千亿参数的大规模模型上进行分布式推理的过程。相较于常规模型推理,它在模型切分、数据处理和数据流、提升 GPU 利用率方面面临着很大的挑战。![picture.image]... 按层切分的 Pipeline Parallelism 模式- 按权重切分的 Tensor Parallelism 模式按层切分比较简单,就是将模型的不同层切开,切分成不同的分组,然后放到不同的 GPU 上。比如有 GPU0、GPU1两个GPU,GPU0 存 L0...
9 月 26-28 日,由 Linux 基金会、CNCF 主办的 KubeCon + CloudNativeCon + Open Source Summit China 2023 在上海举办。作为社区积极贡献者和最终用户,字节跳动和火山引擎团队在此次大会上[进行了 7 个分享](http:... 可以将 AI 的 pipeline 糅合在一个框架甚至一串代码中实现,其强大异构调度能力以及友好的上手调试感受。这也是很多 AI 从业者越来越多地选择 Ray 的原因。 **02** **字节跳动...