回答:這個太范化了吧。大數據架構選擇的方案就有很多,海量數據的即席查詢本省就是業內目前的痛點,暫時沒有太好的解決方案,kylin等框架也只是一個折中方案,如果你不是要求海量數據分析的秒級響應的話sparkSql、presto等都是不錯的方案,分鐘級別可以返回。
據外媒報道,網絡安全公司UpGuard的研究人員聲稱,他們在亞馬遜云云計算服務器上可公開訪問的地方發現了數億Facebook用戶的個人信息記錄。這些記錄顯然是由Facebook的合作伙伴而非這家社交網絡巨頭存儲的。此外,這些數據并...
...浪費分僅 6 分的成績。而要為如此多考生提供服務,面對上億條檢索依然穩定,并不是簡單的事。 面臨的痛點 優志愿原先基于物理機自建的 MSSQL(Microsoft SQL Sever)數據庫,面對大流量高并發的業務高峰,暴露了以下問...
...化數據探索工具從Uber的數據中發現洞見。每天,Uber 管理上億級別的GPS位置信息。每分鐘,我們的平臺處理上百萬的移動事件。每次我們不用技術分析就直觀地知道這是一個我們錯過了解我們業務的好機會。 自成立以來,這個...
...化數據探索工具從Uber的數據中發現洞見。每天,Uber 管理上億級別的GPS位置信息。每分鐘,我們的平臺處理上百萬的移動事件。每次我們不用技術分析就直觀地知道這是一個我們錯過了解我們業務的好機會。 自成立以來,這個...
...態度也發生了變化,信息技術部門從不信任云計算到花費上億美元部署云存儲,云計算從早期被視為技術的賦能者,如今無論從業務覆蓋范圍、發展速度還是靈活性上都給組織帶來了更多的益處。如同各種智能家居產品會在家庭...
...態度也發生了變化,信息技術部門從不信任云計算到花費上億美元部署云存儲,云計算從早期被視為技術的賦能者,如今無論從業務覆蓋范圍、發展速度還是靈活性上都給組織帶來了更多的益處。如同各種智能家居產品會在家庭...
...。古老的IT供應商的企業數據中心現在必須轉型,從上億美元的昂貴設備遷移到以開放和可互操作的使用為基礎的模型上來。 ? 3. 基礎設施的標準化 WORA現象催生了一個標準化的需求,隨后導致了Java生態系統的出現。同樣,...
...少,只會得到低精度的模型。目前常見網絡模型參數已經上億,參數大小達到數GB。[10]中給出了訓練數據和參數大小一些例子。訓練數據和參數大小(來自[10])目前GPU已經成為深度學習訓練的標配。GPU具有數量眾多計算單元和...
...公司,往往面臨的并發連接數是百萬,千萬,甚至騰訊的上億(注:QQ默認用的UDP協議)。 雖然現在的集群,分布式技術可以為我們將并發負載分擔在多臺服務器上,那我們只需要擴展出數十臺電腦就可以解決問題,但是我們更...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...