百度大规模在离线混部系统架构演进
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百度X当地时间12月2日,在加拿大举行的第32届NeurIPS神经信息处理系统大会上,百度正式发布自主研发的超级AI计算平台X-MAN3.0。
该平台专为AI深度学习场景优化设计,每秒完成2000万亿次深度神经网络计算,极大的加快了AI深度学习模型的训练速度。
NeurIPS作为机器学习和神经计算领域的顶级会议,吸引了机器学习、人工智能、统计等领域的众多国际专家参与。
近年来,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域也出现了大量的创新应用,NIPS在AI深度学习领域的学术影响力变得举足轻重。
算法、数据和计算是推动AI深度学习技术快速发展的三大要素。
为支持更强的泛化能力,更高的预测精度,算法模型日趋复杂,越来越多的数据需要被及时标注和处理,计算性能成为关键。
百度X-MAN 超级AI计算平台提供极致的计算性能,支持超大复杂算法模型,能够快速及时处理海量数据。
自2016年诞生以来,百度X-MAN超级AI计算平台历经3代发展,3次架构升级,创造6项业界第一,同时期关键技术&性能保持领先,引领行业发展趋势。
目前,X-MAN 系列产品已在百度大规模应用,正在助力百度AI战略快速落地。
X-MAN解决的3大关键技术挑战为提供更强的计算性能和最佳的计算效率,X-MAN在系统设计中面临了三大关键技术的挑战:如何有效提升单机计算性能、如何实现多机加速的高可扩展性以及如何均衡CPU与AI加速芯片的配比关系,以避免系统瓶颈。
在有限的单机空间内,集成更多数量、性能更强、互联带宽更高的AI加速卡,是提升单机计算性能的直接手段,但带来了高速互联、结构、散热、供电等硬件技术难题;单机训练方式难以满足超大规模数据集和复杂的模型场景下的计算力需求,大规模分布式训练成为必然,解决多机加速的可扩展性就成了关键技术难题;深度学习模型的负载差异较大,CPU密集型,计算密集型,通信密集型,存在着多种需求场景,为了避免系统性能瓶颈、充分发挥计算效率,如何快速灵活的调整CPU和AI计算芯片的配比并支持独立迭代升级成了关键的技术难题。
看看腾讯、百度等这样的大型网站系统架构是如何演化的2014-9-29 01:01|发布者: 田云|查看: 715|评论: 0摘要: 前言一个成熟的大型网站(如淘宝、天猫、腾讯等)的系统架构并不是一开始设计时就具备完整的高性能、高可用、高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,业务功能的扩展逐渐演变完善的,在这个过程中,开发模式、 ...前言一个成熟的大型网站(如淘宝、天猫、腾讯等)的系统架构并不是一开始设计时就具备完整的高性能、高可用、高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,业务功能的扩展逐渐演变完善的,在这个过程中,开发模式、技术架构、设计思想也发生了很大的变化,就连技术人员也从几个人发展到一个部门甚至一条产品线。
所以成熟的系统架构是随着业务的扩展而逐步完善的,并不是一蹴而就;不同业务特征的系统,会有各自的侧重点,例如淘宝,要解决海量的商品信息的搜索、下单、支付,例如腾讯,要解决数亿用户的实时消息传输,百度它要处理海量的搜索请求,他们都有各自的业务特性,系统架构也有所不同。
尽管如此我们也可以从这些不同的网站背景下,找出其中共用的技术,这些技术和手段广泛运用在大型网站系统的架构中,下面就通过介绍大型网站系统的演化过程,来认识这些技术和手段。
一、最开始的网站架构最初的架构,应用程序、数据库、文件都部署在一台服务器上,如图:二、应用、数据、文件分离随着业务的扩展,一台服务器已经不能满足性能需求,故将应用程序、数据库、文件各自部署在独立的服务器上,并且根据服务器的用途配置不同的硬件,达到最佳的性能效果。
三、利用缓存改善网站性能在硬件优化性能的同时,同时也通过软件进行性能优化,在大部分的网站系统中,都会利用缓存技术改善系统的性能,使用缓存主要源于热点数据的存在,大部分网站访问都遵循28原则(即80%的访问请求,最终落在20%的数据上),所以我们可以对热点数据进行缓存,减少这些数据的访问路径,提高用户体验。
缓存实现常见的方式是本地缓存、分布式缓存。
互联⽹架构的演变过程(⼀)简介web1.0时代web2.0时代互联⽹时代互联⽹+ --》智慧城市。
2012年提出。
云计算+⼤数据时代背景随着互联⽹的发展,⽹站应⽤的规模不断扩⼤,常规的垂直应⽤架构已⽆法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必⾏,亟需⼀个治理系统确保架构有条不紊的演进。
1、第⼀时期单⼀应⽤架构all in one(所有的模块在⼀起,技术也不分层)⽹站的初期,也认为互联⽹发展的最早时期。
会在单机部署上所有的应⽤程序和软件。
所有的代码都是写在JSP⾥⾯,所有的代码都写在⼀起。
这种⽅式称为all in one。
特点:1、不具备代码的可维护性。
2、容错性差。
因为我们所有的代码都写在JSP页⾥。
当⽤户或某些原因发⽣异常。
(1、⽤户直接看到异常错误信息。
2、这个错误会导致服务器宕机)容错性,是指软件检测应⽤程序所运⾏的软件或硬件中发⽣的错误并从错误中恢复的能⼒,通常可以从系统的可靠性、可⽤性、可测性等⼏个⽅⾯来衡量。
单体地狱。
:只需⼀个应⽤,将所有功能都部署在⼀起,以减少部署节点和成本。
2 第⼀时期后阶段解决⽅案:1、分层开发(提⾼维护性)【解决容错性】2、MVC架构(Web应⽤程序的设计模式)3、服务器的分离部署特点:1、MVC分层开发(解决容错性问题)2、数据库和项⽬部署分离问题:随着⽤户的访问量持续增加,单台应⽤服务器已经⽆法满⾜需求。
解决⽅案:集群。
3 可能会产⽣的⼏个问题:1.1. ⾼可⽤“⾼可⽤性”(High Availability)通常来描述⼀个系统经过专门的设计,从⽽减少停⼯时间,⽽保持其服务的⾼度可⽤性。
(⼀直都能⽤)1.2. ⾼并发⾼并发(High Concurrency)是互联⽹分布式系统架构设计中必须考虑的因素之⼀,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并⾏处理很多请求。
⾼并发相关常⽤的⼀些指标有响应时间(Response Time),吞吐量(Throughput),每秒查询率QPS(Query Per Second),并发⽤户数等。
参考答案百度云参考答案百度云百度云是中国最大的云计算服务提供商之一,为个人用户和企业用户提供了丰富的云存储、云计算和云服务解决方案。
在如今信息技术高速发展的时代,云计算已经成为了许多企业和个人的首选。
百度云作为国内云计算领域的重要参与者,为用户提供了稳定可靠的云服务,取得了良好的口碑和用户认可。
首先,百度云提供了强大的云存储功能。
用户可以通过百度云将自己的文件、照片、音乐等数据存储在云端,随时随地进行访问和管理。
无论是个人用户还是企业用户,都可以通过百度云实现文件的备份、同步和共享。
这样一来,用户不再需要依赖于传统的物理存储设备,如硬盘、U盘等,而是可以将自己的数据存放在云端,更加安全可靠。
其次,百度云还提供了灵活多样的云计算服务。
用户可以根据自己的需求,选择适合自己的云计算解决方案。
百度云提供了基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)等多种服务模式,满足不同用户的需求。
无论是个人用户还是企业用户,都可以通过百度云轻松搭建自己的云计算环境,提高工作效率和资源利用率。
此外,百度云还为用户提供了丰富的云服务。
用户可以通过百度云获取各种各样的服务,如人工智能、大数据分析、物联网等。
百度云与百度公司的其他业务相互融合,为用户提供了更加全面和多样化的服务。
无论是个人用户还是企业用户,都可以通过百度云获得更好的用户体验和服务质量。
总的来说,百度云作为中国最大的云计算服务提供商之一,为用户提供了稳定可靠的云存储、云计算和云服务解决方案。
用户可以通过百度云实现文件的备份、同步和共享,搭建自己的云计算环境,获取丰富的云服务。
百度云的出现,为用户带来了更加便捷和高效的工作方式,也推动了中国云计算产业的发展。
然而,百度云也面临着一些挑战和问题。
首先,随着云计算的快速发展,云安全问题也日益凸显。
用户的数据存放在云端,安全性成为了关注的焦点。
百度云需要加强安全技术的研发和应用,确保用户的数据得到有效的保护。
技术细则百度1. 简介本文档旨在介绍百度公司的技术细则,包括其技术架构、开发规范以及数据安全等方面的内容。
百度是中国领先的互联网公司,提供涵盖搜索引擎、在线地图、在线音乐和视频、电子商务等多个领域的产品和服务。
2. 技术架构百度公司的技术架构采用分布式系统和云计算技术为基础,具有高可用性、可扩展性和灵活性。
以下是其主要组成部分:2.1 分布式存储百度采用分布式存储系统来处理海量数据的存储和访问。
其存储系统具有良好的扩展性和冗余性,能够处理高并发的读写请求,并保证数据的一致性和可靠性。
2.2 分布式计算百度的计算系统基于分布式计算框架,能够进行大规模的数据处理和计算任务。
通过将计算任务划分成多个子任务,并分发到不同的计算节点上执行,可以提高计算效率和处理能力。
2.3 服务治理百度采用微服务架构来实现服务的拆分和管理。
每个服务由一个或多个微服务组成,通过服务治理系统进行统一管理和监控。
服务治理系统包括服务注册中心、配置中心、负载均衡和故障恢复等组件。
2.4 数据安全百度对数据安全非常重视,采用多层次的安全策略和技术来保护用户数据。
包括数据加密、访问控制、安全审计等措施,以确保数据的机密性、完整性和可用性。
3. 开发规范为了保证代码的质量和可维护性,百度制定了一系列的开发规范和最佳实践。
以下是一些主要的开发规范:3.1 代码规范百度采用统一的代码风格和命名规范,以提高代码的可读性和一致性。
包括缩进、命名规则、注释规范等方面的规范。
3.2 测试规范百度鼓励开发人员编写单元测试和集成测试来保证代码的质量。
测试代码要覆盖尽可能多的场景和边界条件,并进行持续集成和自动化测试。
3.3 文档规范百度强调文档的重要性,要求开发人员编写清晰、详细的文档来记录代码和系统的设计。
文档要包括设计思路、接口说明、使用方法等内容。
3.4 版本控制百度使用分布式版本控制系统来管理代码,每个项目都有自己的代码仓库。
开发人员提交代码前需要进行代码审查,并遵循代码合并和发布的流程。
DCS求助编辑百科名片DCS是分布式控制系统的英文缩写(Distributed Control System),在国内自控行业又称之为集散控制系统。
即所谓的分布式控制系统,或在有些资料中称之为集散系统,是相对于集中式控制系统而言的一种新型计算机控制系统,它是在集中式控制系统的基础上发展、演变而来的。
它是一个由过程控制级和过程监控级组成的以通信网络为纽带的多级计算机系统,综合了计算机,通信、显示和控制等4C技术,其基本思想是分散控制、集中操作、分级管理、配置灵活以及组态方便。
目录数字蜂窝系统分布式控制系统基本介绍形态组成具体含义发展历史第一阶段第二阶段第三阶段特点介绍高可靠性开放性灵活性易于维护协调性控制功能齐全DCS的结构国内外应用分散控制系统流程工业CIMS主要厂家相关问答相关控制系统总述PLCFCS系统差异应用差异发展前景结论下坡缓速控制(DCS)记录仪(超小型DCS)数字蜂窝系统分布式控制系统基本介绍形态组成具体含义发展历史第一阶段第二阶段第三阶段特点介绍高可靠性开放性灵活性易于维护协调性控制功能齐全DCS的结构国内外应用分散控制系统流程工业CIMS主要厂家相关问答相关控制系统总述PLCFCS系统差异应用差异发展前景结论下坡缓速控制(DCS)记录仪(超小型DCS)展开编辑本段数字蜂窝系统DCS (Digital Cellular System )数字蜂窝系统简称DCS ,常见于手机频率。
如DCS1800 编辑本段分布式控制系统基本介绍首先,DCS的骨架—系统网络,它是DCS的基础和核心。
由于网络对于DCS整个系统的实时性、可靠性和扩充性,起着决定性的作用,因此各厂家都在这方面进行了精心的设计。
对于DCS的系统网络来说,它必须满足实时性的要求,即在确定的时间限度内完成信息的传送。
这里所说的“确定”的时间限度,是指在无论何种情况下,信息传送都能在这个时间限度内完成,而这个时间限度则是根据被控制过程的实时性要求确定的。
bds发展历程BDS,全称为百度地图服务,是一款地图导航服务,也是中国自主研发的大数据、云计算和人工智能技术的重要代表。
在BDS发展历程中,可以看到其从无到有、从萌芽到成长的全过程,它已经成为了中国智慧城市建设的重要一环。
第一步:诞生与起步(2005-2011年)在BDS最初的阶段,百度地图主要提供简单的地图与路线图服务。
随着移动互联网的兴起,百度地图也相应地推出了地图应用程序,使当时的移动互联网用户能够更加便捷地在出行中使用地图应用。
同时,百度还引入了实时路况查询和公交线路查询等新功能,为用户出行提供了更加全方位和便利的服务。
第二步:国际化布局(2012年-今)2012年,百度地图正式推出了海外版,进军全球市场。
这也是BDS国际化迈出的第一步。
海外版地图除了支持多语言外,还增加了包括路况、公交线路、驾车路线导航等多项功能。
随后,BDS陆续在港澳台地区、泰国等地展开业务,不断拓展业务范围和服务深度。
第三步:技术升级与创新(2014年-今)2014年,BDS推出了全新空间计算平台——BDS开放平台。
该平台主要为广大的开发者提供了一系列的API接口,以便于他们能够针对自身的业务需求,量身定制和开发地图应用程序。
同时,BDS还推出了“个人地图”、“家庭地图”和“小区地图”等新概念,让用户可以根据个人需求自由配置地图服务,实现个性化服务。
第四步:智能进化与更新(2016年-今)2016年,BDS正式推出了融合业务架构——百度地图4.0版本。
该版本不仅减少了体积空间,还融合了人工智能技术,提升了用户体验。
通过对用户行为数据的学习和分析,BDS能够预测用户行动轨迹,计算出最优路线,极大地提高了用户的使用效率。
紧接着,BDS又推出了语音交互功能、热力图等新功能,并不断进行技术创新和更新。
BDS的发展不断从无到有,其背后离不开百度公司丰富的技术储备和前瞻性的发展策略,还有众多专业人才的付出和共同努力。
在未来,必将会有更多的BDS智慧技术应用到智慧城市中,让百度地图更加符合人们的需求,为人们提供更加便捷、高效、安全的出行服务。
百度发展历程百度是中国最大的互联网搜索引擎,也是全球最大的中文搜索引擎。
百度的发展历程可以追溯到1999年,当时一个叫李彦宏的年轻人在北京大学的教室里,想到了一个想法:希望能够找到一种更好的方法来获取互联网上的信息。
他决定放弃工作,创立自己的公司。
从那一刻起,百度的发展之路开始了。
百度的发展过程可以分为三个阶段:初创期、高速发展期和全面布局期。
初创期(1999-2005年):百度的最初版本名为“中文在线”,创始团队通过人工采集和整理的方式提供搜索服务。
2000年,百度推出了第一个独立的全文搜索引擎“百度网盘”,这标志着百度的正式面世。
然而,在刚刚开始的时候,百度面临着巨大的竞争压力,无法与当时的搜索巨头谷歌和雅虎抗衡。
但是,百度团队没有放弃,他们始终坚持不断创新和改进,逐渐壮大起来。
高速发展期(2005-2010年):2005年,百度成功上市,成为中国互联网公司中的龙头企业。
随着中国互联网用户数量迅速增加,百度利用其先发优势越来越深入人心。
他们推出了一系列新产品和服务,包括贴吧、知道、文库等,并通过收购糯米网等公司扩大了自己的业务范围。
在这个阶段,百度的市值迅速增长,成为中国互联网行业的领军企业。
全面布局期(2010年至今):在过去的几年里,百度继续向其他领域扩张,以实现全面布局。
他们进入了移动互联网领域,推出了百度手机助手、百度地图等产品,与智能手机制造商合作,成为中国手机市场的顶尖品牌。
此外,百度还进军人工智能领域,推出了自动驾驶技术、人工智能助手等产品,并投资了很多人工智能初创公司。
百度还积极拓展海外市场,与国际合作伙伴合作,共同推动全球互联网的发展。
百度的发展历程充满艰辛与挑战,但也充满了机遇与希望。
从最初的一个想法到如今的全球领先,百度始终坚持不懈地追求技术创新和优质服务。
相信在不远的将来,百度将继续引领中国互联网行业的发展,为用户提供更便捷、高效的搜索和服务。
以下为演讲实录:百度的大数据系统有两个典型的应用:第一是面向用户的服务,主要包括logic、cache、data这样的技术,绝大多数应用通常放在MySql、Nosql里面。
这种应用的特点是每次用户查询来的时候我可能对于这个logic要求比较好,这个好处就是一个PC并不需要访问很多的数据。
用户可能会有一些突发性的增长,就是尖峰的到来使这个系统压力变得更大。
还有一种典型应用是搜索引擎,通常来说它有几部分。
我们希望从网络中爬那个数据,爬下来之后放在大的网页库里面,对网页库进行挖掘和分析,把那些作弊的网页去掉,找到每一个页面全值对它进行监控,进大排表。
这里有几个不一样的地方,用户查询来的时候会访问大排表,但是每一次的访问对大排表的数据基本上每台机器都要访问到,另外后面处理是不间断的进行的,我们要把网页更新抓下来放到网页库分析。
到中间有一个大的存储,逐渐又要发展成更实时的结构,我们希望借助更新的变化可以更快反馈到用户这边来,比如说谷歌做的系统就是这样的。
这两类应用都有一些特点:首先,越来越多的Workload转向离线数据处理。
百度开始就是后台处理机器比用户服务机器多的公司。
我们关注怎么帮助用户存储UTC,怎么让他访问UTC,不一定跟钱有关系的交易,客户逻辑这些工作。
我们慢慢过渡到做大量的数据处理,数据处理从大规模越来越做得复杂、实时。
其次,随着我们对整个业界和数据越来越重视,每个公司的数据量都在增加,这是我们新应用的特点。
今天我们数据量大概是1000PB,每天我们处理100PB以上的数据,网页数量接近一万亿章,中文加其他语言的页面,每天我们响应请求数量也是在百亿的数量级。
我们这种请求跟普通用户的PV不一样的,因为每一次的查询是后面的这些机器,放到大排表的机器都需要访问一遍,每天产生一个TB的日志,这样的数据量大家可以看到会比一般公司高一到两个量级。
第三个应用的特点就是整个互联网的服务是以迭代式的方式开发的。
雅典娜方案1. 概述雅典娜方案是一种用于构建和部署机器学习模型的开源框架,由百度公司推出。
与其他机器学习框架相比,雅典娜具有更高的灵活性和可扩展性,可以支持大规模的分布式训练和推理。
本文档将详细介绍雅典娜方案的架构、特点和使用方式。
2. 架构雅典娜方案的架构包括以下几个核心组件:2.1. 训练组件训练组件是用于构建和训练机器学习模型的核心组件。
它提供了各种算法和工具,包括数据预处理、特征工程、模型选择和训练等功能。
雅典娜的训练组件可以支持分布式训练,可以将大规模的数据集分割为多个小批量进行训练,并且可以使用多台机器进行并行计算,以加快训练速度。
2.2. 推理组件推理组件用于将已经训练好的模型应用到新的数据上,生成预测结果。
雅典娜的推理组件可以支持在线推理和离线推理,可以根据需求选择最佳的推理模式。
推理组件还提供了模型服务的接口,可以将模型封装成可部署的服务,供其他应用程序调用。
2.3. 数据管理组件数据管理组件用于管理机器学习模型的输入和输出数据。
它可以支持多种数据源,包括本地文件、数据库、分布式文件系统等。
数据管理组件还提供了数据转换和数据清洗的功能,可以对输入数据进行预处理,以满足模型训练的要求。
2.4. 模型部署组件模型部署组件用于将已经训练好的模型部署到生产环境中。
它提供了简单易用的部署工具,可以将模型转换为可在生产环境中运行的格式,比如TensorFlow的SavedModel格式或ONNX的模型格式。
模型部署组件还提供了性能优化和资源管理的功能,以保证模型在生产环境中的高效运行。
3. 特点雅典娜方案具有以下几个重要特点:3.1. 开源雅典娜方案是一个开源项目,通过GitHub上的开源社区进行维护和更新。
用户可以自由地查看和修改源代码,以适应自己的需求。
同时,用户还可以贡献自己的代码和功能,为雅典娜方案的发展做出贡献。
3.2. 易用性雅典娜方案提供了简单易用的用户接口,使得用户可以轻松地构建和训练机器学习模型。