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云平台之多租户

在云领域我们常常会听到一个词:多租户。这个词在不同的语境中有着不同的含义。本文将介绍云平台中的多租户的概念以及实现多租户支持的思路。 什么是租户 刚開始接触这个概念时,你肯定感觉“租户”这个词怪怪的。但假设我们换个词,我相信你立即就有感觉了。这个词就是“客户”(这里的客户指的就是商业上面的客户)。 一个租户就是一个客户,比方我们开发的服务是给 XXX 企业使用的,那该企业就是我们的一个客户/租户;假设这个服务是面向互联网的,那么使用该服务的每一个互联网用户都是一个客户/租户。

  • 2021-10-05
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MIT新研究:过去80年,算法效率提升到底有多快?

随着摩尔定律走向终结,靠提升计算机硬件性能可能越发难以满足海量计算的需要,未来的解决之道在于提升算法的效率。MIT的这篇新论文总结了过去80年来,算法效率的提升究竟有多快。 提起算法,它有点像计算机的父母,它会告诉计算机如何理解信息,而计算机反过来可以从算法中获得有用的东西。

  • 2021-09-30
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IoT物联网平台如何实现100万秒消息广播?

IoT 物联网平台如何实现 100万秒 消息广播?

  • 2021-09-30
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【操作系统】处理机调度简述

定义 操作系统管理了系统的有限资源,当有多个进程(或多个进程发出的请求)要使用这些资源时,因为资源的有限性,必须按照一定的原则选择进程(请求)来占用资源, 我们称之为调度。 其目的是控制资源使用者的数量,选取资源使用者许可占用资源或占用资源。处理机调度的三个层次: ? 高级调度:作业调度, 调度对象为作业. ? 中级调度:内存调度(实质是存储器的对换功能) ? 低级调度:进程调度, 调度对象为进程或内核级线程

  • 2021-09-27
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深度学习中的分布式训练

随着人工智能与深度学习的发展,大规模和超大规模的模型越来越受到业界的推崇。以NLP行业为例,从最开始的Bert-base只有1亿左右的参数量,到千亿级别的GPT-3,再到今年6月发布的目前全球最大预训练模型“悟道2.0”,参数规模达到惊人的1.75万亿,整个业界都由一种向更大模型发展的趋势。面对如此庞大的模型,必然也需要庞大的数据量才能进行训练,如果没有分布式训练的大算力加持,一个Epoch可能就要训练到天荒地老。抛开业界淬炼超大模型的场景,对于一个AI行业的普通算法工程师,面对日常的工作,分布式训练也可以大大加速模型的训练、调参的节奏、以及版本的迭代更新,在时间如此珍贵的当下,相信没有工程师会抗拒分布式训练带来的收益。因此,我们今天就聊聊深度学习中关于分布式训练的那些事儿。

  • 2021-09-20
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SaaS软件建立平台生态的挑战

企业级SaaS提供PaaS最直接的好处是:为标准化SaaS应用(SaaS自身不能进行功能定制,不能满足用户的太多的个性化要求)提供功能拓展的可能,为用户实施系统提供定制化开发的平台;

  • 2021-09-13
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一起玩转树莓派(10)——触控激光灯

你在小时候有玩过激光灯么?其模样类似于一个小型的手电筒,只是其光线十分集中,亮度强,并且通过不同的滤片,可以在墙上或地上打射出不同的图案,十分有趣。本实验,我们将找回童趣,使用触摸传感器和激光灯传感器来实现一个简易的触控激光灯。

  • 2021-09-08
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人工智能新图景:这里比想象更“无限”

分布式智能感知系统、跨模态智能情报服务、多智能体博弈训练、自主无人系统、“电科芯云”微系统协同设计平台……近日,中国电子科技集团公司信息科学研究院(以下简称“智能院”)公布了一批国际一流的创新成果,其中,以深度伪造视频识别技术、仿生机器鱼智能探测系统、虚拟智能机器人等为代表的研究应用成果,可广泛用于政府决策服务、市民衣食住行、城市综合治理等诸多领域,呈现出人工智能的新图景。

  • 2021-09-06
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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