GPU技术在大规模数据集处理和大规模计算中的应用

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技术分享预告丨k3s在边缘计算中的应用实践

技术分享是在[Rancher官方微信技术交流群]里以图文直播+QA实时互动的方式,邀请国内已落地经验的公司或团队负责人分享生产落地的最佳实践.记得添加微信小助手(微信号:rancher2)入群,实时参与分享与互动噢~ 目前,技术分享已经举办了36期,输出了许多各行各业落地实践的优质案例. 部分往期技术分享新东方的负载均衡架构探索和实践 iHealth基于Docker的DevOps CI/CD实践 AI独角兽商汤科技的内部服务容器化历程明天晚上(11月7日)8点半,新一期的技术分享来啦!将分享…

Spark MLlib 之大规模数据集的相似度计算原理探索

无论是ICF基于物品的协同过滤.UCF基于用户的协同过滤.基于内容的推荐,最基本的环节都是计算相似度.如果样本特征维度很高或者<user, item, score>的维度很大,都会导致无法直接计算.设想一下100w*100w的二维矩阵,计算相似度怎么算? 更多内容参考--我的大数据学习之路--xingoo 在spark中RowMatrix提供了一种并行计算相似度的思路,下面就来看看其中的奥妙吧! 相似度相似度有很多种,每一种适合的场景都不太一样.比如: 欧氏距离,在几何中最简单的计算方法夹…

通过Z-Order技术加速Hudi大规模数据集分析方案

1. 背景多维分析是大数据分析的一个典型场景,这种分析一般带有过滤条件.对于此类查询,尤其是在高基字段的过滤查询,理论上只我们对原始数据做合理的布局,结合相关过滤条件,查询引擎可以过滤掉大量不相关数据,只需读取很少部分需要的数据.例如我们在入库之前对相关字段做排序,这样生成的每个文件相关字段的min-max值是不存在交叉的,查询引擎下推过滤条件给数据源结合每个文件的min-max统计信息,即可过滤掉大量不相干数据. 上述技术即我们通常所说的data clustering 和 data skip…

Tensorflow 大规模数据集训练方法

本文转自:Tensorflow]超大规模数据集解决方案:通过线程来预取原文地址:https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/73991787 现在让我们用Tensorflow实现一个具体的Input pipeline,我们使用CoCo2014作为处理对象,网上应该可以下载到CoCo训练集,train2014这个文件.下载链接: http://msvocds.blob.core.windows.net/coco2014/train201…

【CUDA并行程序设计系列（1）】GPU技术简介

http://www.cnblogs.com/5long/p/cuda-parallel-programming-1.html 本系列目录: [CUDA并行程序设计系列(1)]GPU技术简介 [CUDA并行程序设计系列(2)]CUDA简介及CUDA初步编程 [CUDA并行程序设计系列(3)]CUDA线程模型 [CUDA并行程序设计系列(4)]CUDA内存 [CUDA并行程序设计系列(5)]CUDA原子操作与同步 [CUDA并行程序设计系列(6)]CUDA流与多GPU 关于CUDA的一些学习资料…

《WCF技术剖析》博文系列汇总[持续更新中]

原文:<WCF技术剖析>博文系列汇总[持续更新中] 近半年以来,一直忙于我的第一本WCF专著<WCF技术剖析(卷1)>的写作,一直无暇管理自己的Blog.在<WCF技术剖析(卷1)>写作期间,对WCF又有了新的感悟,为此以书名开始本人的第三个WCF系列.本系列的目的在于对<WCF技术剖析>的补充,会对书中的一些内容进行展开讲述,同时会囊括很多由于篇幅的原因忍痛割弃的内容. [第1篇] 通过一个ASP.NET程序模拟WCF基础架构本系列的第一篇,我将会对WC…

WCF技术剖析之十一：异步操作在WCF中的应用（上篇）

原文:WCF技术剖析之十一:异步操作在WCF中的应用(上篇) 按照操作执行所需的资源类型,我们可以将操作分为CPU绑定型(CPU Bound)操作和I/O绑定型(I/O Bound)操作.对于前者,操作的执行主要利用CPU进行密集的计算,而对于后者,大部分的操作处理时间花在I/O操作处理,比如访问数据库.文件系统.网络资源等.对于I/O绑定型操作,我们可以充分利用多线程的机制,让多个操作在自己的线程并发执行,从而提高系统性能和响应能力.服务调用就是典型的I/O绑定型操作,所以多线程在服务调用中具…