通过本地持久化卷优化数据库性能:解决 K8s 存储 IO 延迟的进阶方案
如何通过本地持久化卷解决K8s数据库I/O延迟问题:进阶性能优化方案 在Kubernetes (K8s) 中运行数据库等对I/O性能要求极高的有状态应用时,传统的网络存储(如NFS、云提供商的EBS或GCE PD)往往会引入不可接受的I/O...
如何通过本地持久化卷解决K8s数据库I/O延迟问题:进阶性能优化方案 在Kubernetes (K8s) 中运行数据库等对I/O性能要求极高的有状态应用时,传统的网络存储(如NFS、云提供商的EBS或GCE PD)往往会引入不可接受的I/O...
在构建灵活的深度学习模型时,我们经常需要创建自定义 Layer(层)或 Model(模型)。然而,这些自定义组件内部的权重(例如,全连接层中的 W 矩阵)往往依赖于输入数据的特征维度。如果我们在 Layer 的 __init__ 方法中就尝...
对于个人站长和技术爱好者来说,利用多家云服务商(如阿里云、腾讯云、搬瓦工、Vultr等)的机器进行数据库主从复制或异地容灾是一种常见的架构。然而,跨厂商机器的互联性能,尤其是延迟,直接决定了数据库同步的速度和稳定性。 本篇文章将聚焦于如何使...
导言:XAI与低延迟的冲突 随着AI模型在关键业务中的广泛应用,模型的可解释性(eXplainable AI, XAI)已成为部署的必备条件。然而,传统的后验解释性方法,如LIME(Local Interpretable Model-agn...
在高性能AI基础设施中,多GPU并行技术是提升模型检索(如向量搜索、大模型推理)吞吐量和降低延迟的关键。然而,当我们将模型或数据进行分片(Sharding)部署到多个GPU上时,一个不可避免的性能瓶颈随之而来:结果分片同步和聚合的延迟损耗。...
在现代大规模AI训练中,特别是处理LLM或大型视觉模型时,计算资源(GPU)的利用率往往受限于通信带宽和延迟。集体通信操作(如AllReduce、AllGather)是分布式训练的核心,其延迟直接决定了训练的迭代速度。要实现50%以上的延迟...