作者 | 陈迪豪 编辑 | 邓艳琴 随着人工智能技术的发展和普及,越来越多的企业和组织需要处理和分析大量的数据,其中就包括了 AI 数据。AI 数据库为处理这些数据提供了更高效,更智能的方式,能够更好地支撑人工智能应用的发展。因此,目前 AI 数据库已经成为人工智能领域的热门技术之一。OpenMLDB 则是这里面的知名开源项目。 本文整理自 OpenMLDB PMC 陈迪豪在 QCon 全球软件开发大会(北京站)AI 基础架构分论坛上的发表的演讲实录。 希望大家通过本文能够了解三个方面的内容:前沿的
对于访问数据库来说,建立连接的代价是比较昂贵的,因为我们频繁的创建关闭连接,是比较耗费资源的,我们有必要建立数据库连接池,以提高访问的性能。
本篇是 Android 内存优化的进阶篇,难度可以说达到了炼狱级别,建议对内存优化不是非常熟悉的仔细看看前篇文章: Android性能优化之内存优化,其中详细分析了以下几大模块:
大量TimeoutException,说明当前redis服务节点上已经堆积了大量的连接查询,超出redis服务能力,再次尝试连接的客户端,redis 服务节点直接拒绝,抛出错误。
我们为您整理了幻兽帕鲁服务器常见问题及对应的参考指南和教程,详情参考:常见问题及指引
美团图灵机器学习平台在长期的优化实践中,积累了一系列独特的优化方法。本文主要介绍了图灵机器学习平台在内存优化方面沉淀的优化技术,我们深入到源码层面,介绍了Spark算子的原理并提供了最佳实践。希望为读者带来一些思路上的启发。
机器之心报道 编辑:维度、陈萍 神经网络训练通常是 GPU 大显身手的领域,然而莱斯大学和英特尔等机构对 GPU 的地位发起了挑战。 在深度学习与神经网络领域,研究人员通常离不开 GPU。得益于 GPU 极高内存带宽和较多核心数,研究人员可以更快地获得模型训练的结果。与此同时,CPU 受限于自身较少的核心数,计算运行需要较长的时间,因而不适用于深度学习模型以及神经网络的训练。 但近日,莱斯大学、蚂蚁集团和英特尔等机构的研究者发表了一篇论文,表明了在消费级 CPU 上运行的 AI 软件,其训练深度神经网络的
NNabla是一款用于研究、开发和生产的深度学习框架。NNabla的目标是要能在台式电脑、HPC集群、嵌入式设备和生产服务器上都能运行。 安装 安装NNabla很简单: 这条命令将安装NNabla的C
【编者按】本文作者在和同事的一次讨论中发现,对 IntelliJ IDEA 内存采用不同的设置方案,会对 IDE 的速度和响应能力产生不同的影响。
原文链接::http://blog.oneapm.com/apm-tech/426.html
Discuz论坛是国内使用最多的论坛系统,现在最新版为X 3.4,X3.4 从 2018 年 1 月 1 日起只在官方 Git 发布,地址:https://gitee.com/ComsenzDiscuz/DiscuzX,说明已经开源了。discuz有那么多的粉丝,跟它完善的功能有很大关系,开箱即用,很多优化可以直接在后台设置,应对高并发/大数据量,那么discuz怎么优化呢?可以从以下几点来进行,跟ytkah一起来看看吧。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 对于高并发访问量的电商、物联网、金融、社交等系统来说,JVM内存优化是非常有必要的,可以提高系统的吞吐量和性能。通常调优的首选方式是减少FGC次数或者FGC时间,以避免系统过多地暂停。FGC达到理想值后,比如一天或者两天触发一次FGC。FCT时间优化为100~300毫秒后,再减少YoungGC次数或者YoungGC时间,YoungGC仍然会消耗CPU资源,优化YoungGC调用次数和消耗的CPU资源,可以提高系统的吞吐量。 优化GC前,必须获取GC的实际
说起MySQL优化的话,想必大部分人都不陌生了。在我们的记忆储备里也早已记住了这些关键词:避免使用SELECT*、避免使用NULL值的判断、根据需求适当的建立索引、优化MySQL参数......但是你对于这些优化技巧是否真正的掌握了及其相应的工作原理是否吃透了呢?在我们的实际开发过程中你能充分应用到吗?我觉得还有待考察。所以,本文将详细介绍MySQL优化技巧以及其相应的技术原理,希望大家看完以后,能更清楚直接的了解这些优化方案,并应用到我们的工作岗位中。
在逝去的2016后半年,由于项目需要支持数据的快速更新和多用户的高并发,我试水SQL Server 2016的In-Memory OLTP,创建内存数据库实现项目的需求,现在项目接近尾声,系统运行稳定,写一篇博客,记录一下使用内存数据库的经验。
还有Oracle 的Timesten、SAP的HANA等,这些商业中间件不在我们研究的范围之内。
《幻兽帕鲁》的热潮正在席卷游戏界。对于那些更喜欢与熟悉的伙伴们共同探险的玩家来说,搭建一个私人服务器无疑是最佳选择。拥有个人服务器不仅意味着更高的隐私性,还允许你根据喜好调整游戏参数,比如改变游戏内的工作速度倍率、经验值获取倍率等,从而打造一个定制化的游戏环境。
硬件平台: 全志R/V/F/MR/H 系列芯片。软件平台: Tina v3.5 及后续版本。
3.配置示例: JAVA_OPTS=’-Xms1024m -Xmx2048m -XX: PermSize=256M -XX:MaxNewSize=256m -XX:MaxPermSize=256m’ 说明:其内存的配置需要根据服务器(或虚拟机)的实际内存来配置
最近,谷歌云发布ARM主机的消息传来,推出采用Ampere处理器的Tau T2A实例。至此,前几大公有云厂商都推出了ARM云主机。
对于高并发访问量的电商、物联网、金融、社交等系统来说,JVM内存优化是非常有必要的,可以提高系统的吞吐量和性能。通常调优的首选方式是减少FGC次数或者FGC时间,以避免系统过多地暂停。FGC达到理想值后,比如一天或者两天触发一次FGC。FCT时间优化为100~300毫秒后,再减少YoungGC次数或者YoungGC时间,YoungGC仍然会消耗CPU资源,优化YoungGC调用次数和消耗的CPU资源,可以提高系统的吞吐量。
具体而言,研究人员提出了名为LOMO(低内存优化)的新优化器,并在配备8卡RTX 3090(24GB内存)的单台服务器上,成功微调65B LLaMA。
● CSS样式表置于头部导入,在渲染DOM-TREE的时候预先请求样式资源,让页面渲染速度加快
选自Sony 机器之心编译 参与:蒋思源、李泽南 索尼昨天宣布开源了自己的神经网络库 NNabla,其中包含用于深度学习系统的 Python API 与用于嵌入式设备的 C++ API。彭博社也表示索尼正在加入谷歌、Facebook 和亚马逊等巨头的人工智能开发竞争。 神经网络是深度学习模型的核心,后者自 2012 年在图像识别领域获得突破性进展以来获得了人们的广泛关注。现在,深度学习已经在很多领域中获得应用,它不仅仅是一种图像识别的算法,也是一种用于建模的黑箱系统。 用于处理深度学习模型的架构各有不同:从
前言 前段时间给公司的小伙伴们进行了关于app性能优化的技术分享,这里我稍微整理一下也给大家分享一下,关于性能优化这个话题很大,涉及面可以很广,也可以很深入,本人能力有限,不会给大家讲特别难懂,特别底层的东西,都是我们开发能着手去做的点,大家都在讲性能优化,但对于项目经验不够丰富的朋友很难有一个概念,做优化的时候也会比较茫然,这里我就给大家指明方向。 从何讲起? 笔者在做产品开发的时候,也遇到性能瓶颈,测试工程师反馈了一些比较明显的问题,比如UI界面的过度绘制,列表滑动有明显卡顿,比较耗内存等等,但以往的都
InnoDB用一块内存区域做I/O缓存池,该缓存池不仅用来缓存InnoDB的索引块,而且也用来缓存InnoDB的数据块。
服务器内存优化是一个复杂的过程,通常需要综合考虑应用程序的性能需求、硬件资源、运行环境以及操作系统等因素。以下是一些建议来优化服务器内存:
Jave Runtime Environment JAVA运行时环境 类文件路径 命令文件 或者可执行脚本
Tomcat内存优化主要是对 tomcat 启动参数优化,我们可以在 tomcat 的启动脚本 catalina.sh 中设置 java_OPTS 参数。 JAVA_OPTS参数说明 -server 启用jdk 的 server 版; -Xms java虚拟机初始化时的最小内存; -Xmx java虚拟机可使用的最大内存; -XX: PermSize 内存永久保留区域 -XX:MaxPermSize 内存最大永久保留区域 服务器参数配置
上图为:Mac系统文本编辑器Chocolat 事实上,一款优秀的IDE会让你的工作更有效率:优质的框架加快了项目进度,自动编译和IDE重构工具让编码进行得更快,集成单元测试让你的应用程序易于维护,部署工具、web服务器、代码分析器或编译时绑定等简化了项目工作流程,除此之外,它还标准化了程序员的开发经验,这既有利于开发者本身也有利于项目的进行。团队内的开发者们使用相同的工具一起工作效率更高,而企业也受益于老员工与新员工之间的代沟会变小。 但是依赖IDE也有不好的地方,主要是一下三个方面: 人们所用的IDE
后台管理 ——》 全局 ——》 性能优化 ——》 内存优化 ——》 ”内存优化功能设置“ ——》 ”关闭“缓存一些功能
功能大家都能实现,服务器性能优化可以提供用户体验,公司上个游戏是用C++写的pc端游,玩家多时服务器可能出现内存溢出的情况,现在做手游吸取经验做了不少优化
《天天爱消除》服务器已经在外网稳定运行四年多了,日积月累服务器方面出现了一些问题。主要包括内存,强校验性能,异步开发效率,登录等问题。本文记录这些问题的解决方案和优化效果。
以下为尤洋在 WAIC 2023 AI 开发者论坛上的演讲内容,机器之心进行了不改变原意的编辑、整理:
前面章节,我们介绍了很多数据库的优化措施。但是在实际生产环境中,由于数据库本身的性能局限,就必须要对前台的应用进行一些优化,来降低数据库的访问压力。
2023 年 8 月 14 日,由 GAIR 研究院、雷峰网、世界科技出版社、科特勒咨询集团联合主办的第七届 GAIR 全球人工智能与机器人大会在新加坡乌节大酒店拉开帷幕。
T omcat内存优化主要是对 tomcat 启动参数优化,我们可以在 tomcat 的启动脚本 catalina.sh 中设置 JAVA_OPTS参数。
很多接触过云服务的小伙伴,可能经常会有一个困扰:为什么我的CPU、内存占用明明不高,网站速度/服务器响应速度却还是这么慢呢?哪个可爱的男孩子不想拥有一个速度很快的博客呢?说到优化,我们得从诸如硬件、软件等很多地方入手。
作者简介 Joel Perez Oracle ACE Director,云和恩墨高级云技术专家 自从今年OOW上Oracle宣布要推出18c,一直受到比较多的关注。那么Oracle 18c对于广
前不久,谷歌发布了参数量为 1.6 万亿的语言模型 Swith Transformer,将 GPT-3 创下的参数量记录(1750 亿)推至新高。这些大模型的出现让普通研究者越发绝望:没有「钞能力」、没有一大堆 GPU 就做不了 AI 研究了吗?
本文旨在介绍一种用于fine-tuning语言模型(LM)的低内存优化器——MeZO,内存减少多达12倍。使用单个A100 80G GPU,MeZO可以训练一个300亿参数的模型。
性能优化,反复被提起,想要做到性能优化,先要理解性能优化,知其然才知其所以然,所谓的高性能就是合理的运用服务器的硬件资源,主要是Cpu和内存,硬盘,用大量的测试和计算,合理的计算使用服务器的资源,提升响应速度,提高吞吐率,就是性能优化的知识点。
千行百业的数字化、智能化转型正如火如荼,IT基础设施资源的供求矛盾也日益突出,这尤其体现在AI和大数据的应用上。
大型语言模型(LLM),尤其是生成式预训练 Transformer(GPT)模型在许多复杂的语言任务上表现出了出色的性能。这一突破使人们希望在移动设备上本地运行这些 LLM,以保护用户隐私。可是,即使是小型 LLM 也太大,无法在这些设备上运行。
Uber 致力于为全球客户提供可靠的服务。要达到这个目标,我们很大程度上依靠机器学习来作出明智的决定,如预测和增益。所以,用来产生机器学习数据和特征的实时流管道已经越来越受到重视。
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