前言在面试的时候，尝尝会被问到分布式一些相关的问题，比如如何确保在分布式环境下 session 一致，分布式 ID 等等。一致性Hash 算法解决hash 冲突的方法：开放寻址法：1放进去了，6再来的时候，向前或者向后找空闲位置存放，不好的地⽅，如果数组⻓度定义好了⽐如10，⻓度不能扩展，来了11个数据，不管Hash冲突不冲突，肯定存不下这么多数据拉链法：数据⻓度定义好了，怎么存储更多内容呢，算好
文章目录分布式概述分布式集群两个特点两大能力微服务多线程高并发 分布式概述分布式分布式（distributed）是为了解决单个物理服务器容量和性能瓶颈问题而采用的优化手段，将一个业务拆分成不同的子业务，分布在不同的机器上执行。服务之间通过远程调用协同工作，对外提供服务。 该领域需要解决的问题极多，在不同的技术层面上，又包括：分布式缓存、分布式数据库、分布式计算、分布式文件系统等，一些技术如MQ、
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2023-09-06 15:26:45
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# 分布式深度学习：加速深度学习研究的新前沿
在深度学习的快速发展中，数据量和模型复杂度的不断增加使得单机训练与日俱增的计算需求愈加难以满足。为了解决这一问题，分布式深度学习应运而生，成为了加速深度学习研究的重要手段。本文将探讨分布式深度学习的基本概念、工作原理，并通过一个简单的代码示例加以阐述。
## 什么是分布式深度学习？
分布式深度学习旨在通过将训练任务分配到多个计算节点上，以并行的方
分布式事务实战方案汇总1. 最终一致性1.1 本地事务表 + 轮询补偿交互流程场景：重构业务新老系统双写库同步项目背景分布式事务设计方案场景Q&A场景：第三方认证核验项目背景分布式事务设计方案场景Q&A1.2 本地事务表 + 事务消息交互流程场景：分库分表路由字段绑定项目背景分布式事务设计方案场景Q&A1.3 TCC（Try-Commit-Cancel）交互流程场景：积分商
论文：https://arxiv.org/pdf/1811.05233.pdf译文：大规模分布式SGD：瞬间训练完基于ImageNet的ResNet50摘要由于大mini-batch训练的不稳定性（为什么不稳定？），和梯度同步的开销，深度学习分布式训练很难线性扩展到拥有大量GPU的集群。我们通过控制batch_size和label smoothing（这是什么意思？），来解决不稳定性。通过2D-T
分布式 认识
什么是分布式维基百科：在计算机科学中，分布式计算（英语：Distributed computing），又译为分散式运算。这个研究领域，主要研究分布式系统（Distributed system）如何进行计算。分布式系统是一组电脑，透过网络相互连接传递消息与通信后并协调它们的行为而形成的系统。组件之间彼此进行交互以实现一个共同的目标。把需要进
我们实验室最新出炉的分布式深度学习算法分析和评测。
原创
2021-07-26 14:11:17
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分布式深度学习框架目的只有一个：解决超大模型的训练问题，主要针对两种场景：一个具有超大规模的 dense（密集） 参数的模
本文介绍最简单的pytorch分布式训练方法：使用torch.nn.DataParallel这个API来实现分布式训练。环境为单机多gpu，不妨假设有4个可用的gpu。一、构建方法使用这个API实现分布式训练的步骤非常简单，总共分为3步骤： 1、创建一个model，并将该model推到某个gpu上（这个gpu也将作为output_device，后面具体解释含义），不妨假设推到第0号gpu上，d
谢谢大家来看这篇文章，我想花点时间分享一下我对分布式计算的理解。 分布式服务有很多，比如hbase, hadoop, spark等，我所要讲述的重点不是这些服务的原理，而是用更浅显的话讲述更深刻的设计。 如何把多个的机器组合起来完成一件简单的计算任务，所以这方面的架构设计更多的关注服务器间的关系。 下面我们来设计一个框架，以进行简单的分布式计算。 我们假设计算目标有三类： 1.分布计算能
DiSCo-SLAM: Distributed Scan Context-Enabled Multi-Robot LiDAR SLAM With Two-Stage Global-Local Graph Optimization结论：该分布式激光雷达协同SLAM 仅需要较小的通信带宽Scan Context descriptors解决-该描述符有效地描述了环境-及高效地数据交换—《Scan con
序言第1章 并行和分布式计算介绍第2章 异步编程第3章 Python的并行计算 第4章 Celery分布式应用第5章 云平台部署Python第6章 超级计算机群使用Python第7章 测试和调试分布式应用第8章 继续学习本章是前面某些知识点的延续。特别的，本章以实例详细的探讨了异步编程和分布式计算。本章关注Celery，一个复杂的用于构建分布应用的Python框架。最后，对比了Celery的对手：
参考这篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/41473323 Tensorflow在1.4版本中引入了tf.estimator.train_and_evaluate函数，用来替换老版中Experiment类提供的功能。tf.estimator.train_and_evaluate简化了训练、评估和导出Estimator模型的过程，抽象了模型分布式训练和评估的细
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2023-05-27 09:25:37
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第三章.分布式程序设计语言1.分布式程序设计语言概述1.1 分布式应用程序的分类在分布式计算系统中，对应用程序进行程序设计的层面有四：减少单个计算的周转时间、增加可靠性和可用性、使系统某些部分提供特殊功能、固有的分布式应用。分布式应用程序分类：并行、高性能应用程序：粒度是在通信之间的计算时间的长短，并行应用程序可按粒度划分：
大粒度并行应用程序用大部分时间进行计算，而不经常通信；细粒度并
一：什么是分布式框架？原理: 分布式系统就是若干个独立的系统的集合，但是用户用起来就是像在使用一套系统二：为什么要使用分布式系统?原因： 规模的逐步扩大和业务的复杂，单台计算机扛不住像双十一那样的流量 ，俗话说的好：三个臭皮匠，顶个诸葛亮三：应用架构的发展演变：1: 单一架构理解: 当网站的流量很小的时候，我们将所有的业务放到一台服务器上， 例如:打包运行公司管理系统，超市收银系统s优点: 开发简
自己使用的环境版本：Windows10+Ubuntu18.04 LTS +VMware14 Pro+Hadoop2.6.5+Spark-2.3.0+JAVA1.8+scala2.11+MobaXterm（远程连接工具）包含，Ubuntu服务器创建、远程工具连接配置、Ubuntu服务器配置、Java环境配置、scala环境配置 Hadoop文件配置
分布式算法 - Paxos算法Basic Paxos算法算法简介 Paxos 算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值（决议）达成一致。一个典型的场景是，在一个分布式数据库系统中，如果各节点的初始状态一致，每个节点执行相同的操作序列，那么他们最后能得到一个一致的状态。为保证每个节点执行相同的命令序列，需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致。一个通用的一致性算法
一、内部方法网络结构的选择比如 CNN 与 RNN，前者更适合并行架构优化算法的改进：动量、自适应学习率减少参数规模比如使用 GRU 代替 LSTM参数初始化Batch Normalizationmini-batch 的调整二、外部方法GPU 加速数据并行模型并行混合数据并行与模型并行CPU 集群GPU 集群如下图所示（如借用的）这里重点讲解外部加速方法，旨在阐述训练大规模深度学习模型时的分布式计算思想：具体来讲：首先，介绍了分布式计算的基本概念，以及分布式计
原创
2021-07-11 15:46:15
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