MindSpore分布式并行训练—分布式训练通信方法（一）Broadcast

2. 分布式训练通信方法2.1集合通信原语MindSpore采用了集合通信模式来交互梯度或activation。所谓集合通信模式是指，模型切分后，通过集合通信原语来实现不同模型切片之间的数据交互。集合通信原语主要有Broadcast、AllGather、AllReduce、Red

Ceph分布式存储扩容指南

目前已得到众多云计算厂商的支持并被广泛应用。RedHat及OpenStack都可与Ceph整合以支持虚拟机镜像的后端存储。本文档ceph版本为12.2.11。建议ceph软件的大版本保持一致，操作系统使用相同厂商。更多详细介绍请参考Ceph官网文档：https://docs.ceph

MindSpore进行分布式训练

分布式和并行计算，在计算机领域是非常重要的概念。对于一些行外人来说，总觉得这是一些很简单的工作，但是如果我们纵观计算机的硬件发展史，从CPU到GPU，再到TPU和华为的昇腾(NPU)，乃至当下的热点量子计算机(QPU)，其实就是一个分布式与并行计算的发展史。从简单的数据并行，到算

分布式并行模块总结

mbedding层规模巨大。 分布式并行训练，**可以降低对内存、计算性能等硬件的需求**，是进行训练的重要优化手段 ### 2、并行类型 1、数据并行：对数据进行切分的并行模式，一般按照batch维度切分，将数据分配到各个计算单元中，进行模型计算。 2、模型并行：对模型进行切分

分布式专题——分布式限流解决方案

文章目录 1、什么是限流？2、分布式限流有几种维度呢？3、分布式主流限流方案4、究其本质，限流算法底层4.1、令牌桶算法4.1.1、令牌生成4.1.2、令牌获取 4.2、漏桶算法4.2

SpringCloud Config分布式配置中心

Config分布式配置中心) 笔记来源于周阳老师的SpringCloud视频，本人手敲总结出来的。 我去年发布过的文章： Spring Cloud Config Bus集成webhooks实现自动刷新 1、SpringCloud Config概述 1.1 分布式系统面临的配置问题

分布式事务框架

Seata Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务。Seata 将为用户提供了 AT、TCC、SAGA 和 XA 事务模式，为用户打造一站式的分布式解决方案。。 使用@GlobalTransactional注解来实现一个分布式事务。具体的业务就是，

[openGauss] 分布式数据库能力

[openGauss] 分布式数据库能力可获得性本特性自openGauss 2.1.0版本开始引入。特性简介基于分布式中间件shardingsphere使openGauss具备分布式数据库能力。使用32个鲲鹏920(128核)节点组网(1*shardingsphere-proxy

大数据场景下的分布式系统性能优化之道

动产业物联网发展。4分布式系统性能优化之道目前，大规模与高并发的应用场景越来越常见，分布式系统逐渐取代一体式的架构成为主流，但是即便采用分布式系统，在面对巨大流量冲击的场景下，系统性能仍然受到很大挑战。华为云 PaaS 团队架构师王启军老师，现场解读了分布式系统的性能优化方向。首

分布式存储协议靠谱吗？分布式存储协议会被国家禁止吗？

举办《数据存储用户精英论坛-分布式存储协议分布式存储分论坛》，全面发力分布式存储协议&星际文件系统分布式存储行业。并且早在2020年，华为就开始布局分布式存储协议&星际文件系统分布式存储行业。2021年4月23日在成都举办《2021数御未来-2021数据与存储产业峰会》，全球最大

分布式锁

分布式锁 redis分布式锁 zookeeper分布式锁 数据库分布式锁 总结 分布式锁 分布式锁是分布式项目中的一个重要的话题，当我们使用传统的java锁锁不住共享资源的时候，就要考虑分布式锁了。那么分布式锁有哪些技术方案呢？我们可以通过redis的分布式锁，比如redis的

几款分布式数据库的对比

过去十年见证了分布式数据库的崛起不仅通过本地集群来实现负载均衡，并提供高可用性，还具有数据中心内的机架感知等属性。专为云而设计的分布式数据库，可以跨越可用性区域，通过编排技术，支持公有云、私有云、混合云部署。近年来，市面上出现了大量专为分布式数据库部署而设计的新数据库系统，以及在

【全网独家】AIGC 底层技术：分布式计算与高性能计算（HPC）（代码+测试部署）

的数据规模也在不断增长。分布式计算和高性能计算（HPC）是应对大规模数据和计算需求的重要技术。这些技术通过多节点、多设备协作，显著提升了计算效率和处理能力。 2. 分布式计算与高性能计算（HPC）介绍 分布式计算：将任务分解为多个子任务，分配给多个计算节点，并行完成。适用于大规模、复杂的数据处理和计算任务。

【转载】荣耀分布式路由

基础架构之分布式任务平台

xxl.job.login.username=adminxxl.job.login.password=123456        到这里分布式任务平台搭建及使用就介绍完了，如果使用过程有问题及好的建议，欢迎留言，共同进步。

分布式系统的麻烦

这种不确定性和部分失效的可能性，使得分布式系统难以工作。 1.1 云计算&&超算 构建大型计算系统的思路： 规模的极端是高性能计算领域。数千个CPU的超级计算机用于计算密集型的科学计算任务，如天气预报或分子动力学 另一个极端是云计算，定义不明确，但通常和多租户数据中心，连接 IP 网络（通常是以太网）的商用计算机，弹性

二、分布式文件系统HDFS及其简单使用

在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统。 HDFS HDFS（Hadoop Distributed File System）是 Apache Hadoop 项目的一个子项目. Hadoop

分布式和集群的区别

式，还是升级成微服务架构，这需要你们的架构师深思熟虑、权衡投入产出比。OK，下面开始介绍所谓的分布式结构。分布式结构就是将一个完整的系统，按照业务功能，拆分成一个个独立的子系统，在分布式结构中，每个子系统就被称为“服务”。这些子系统能够独立运行在web容器中，它们之间通过RPC方