轻量化集群选型:K3s 相比 K8s 到底精简了哪些东西?适合哪些边缘场景
引言:为什么我们需要轻量化 Kubernetes? 传统的 Kubernetes(K8s)是一个强大但资源密集型的容器编排系统。在数据中心,充足的硬件资源不成问题。但在边缘计算、IoT 设备、小型分支机构或资源受限的开发环境,运行完整的 K...
引言:为什么我们需要轻量化 Kubernetes? 传统的 Kubernetes(K8s)是一个强大但资源密集型的容器编排系统。在数据中心,充足的硬件资源不成问题。但在边缘计算、IoT 设备、小型分支机构或资源受限的开发环境,运行完整的 K...
张量并行(Tensor Parallelism, TP)是大型语言模型(LLMs)训练和推理中必不可少的优化技术,它通过在不同设备(如GPU)上切分模型的权重张量来扩展计算能力。在Transformer架构中,Attention层和MLP层...
概述:理解并行计算的基石 在高性能计算领域,实现大规模数据并行是提升运算速度的关键。CPU和GPU在底层架构上选择了不同的路径来实现这一目标:CPU主要依赖SIMD (Single Instruction, Multiple Data),而...