回答:超融合架构怎么样？回答这个问题，首先要了解超融合架构是针对传统架构的，相对于传统架构超融合的优势主要体现在以下几点：1.可靠性能更好用服务器构建存储，客户顾虑最多的首先是可靠性，如果需要衡量可靠性：系统的冗余度？通俗的说就是允许硬件坏多少？出现故障后是否完全自动恢复？恢复速度和时间？因为系统处于降级状态下是比较危险的状态，故障窗口越小，出现整体故障的可能性就越小。以下给出详细的系统冗余与恢复机制对...
BicycleWarrior
|
1220人阅读
回答:你好，很高兴回答你的问题，我是我们@沪A林工，电气技术领域的自媒体新人。结合我的从业经历给你作答如下。目前非标自动化行业的主流编程语言还是梯形图，由于表达直观易于上手，还是多数人的编程首选。但随着高级语言的出现，像西门子的SCL语言，三菱的ST文本，都为非标自动化注入了新的活力。我个人认为，梯形图编程语言不会被取代，因为二者各具优势！梯形图优势:主要是由于梯形图与电气控制系统的电路图很相似，具有直...
2i18ns
|
1199人阅读
回答:软件产品架构是不断迭代演化的，从单体服务架构发展到现在的服务化、微服务的架构。单体架构单体架构就是所有的业务模块都是耦合在一个项目中，开发、部署都在一起；如果其中一个模块需要上线升级，那么所有模块都要一起启停；在早期，单体架构的项目团队成员需要是全栈，因为前端、后端、数据库都是一波人负责，后来开始进行了逻辑分层，团队也分成了前端 UI 团队、后端和 DBA 团队，每个团队都有自己负责的职责。然而随...
khs1994
|
1727人阅读
回答:超融合是什么参考维基百科中的超融合定义：超融合基础架构（hyper-converged infrastructure）是一个软件定义的 IT 基础架构，它可虚拟化常见硬件定义系统的所有元素。HCI 包含的最小集合是：虚拟化计算（hypervisor），虚拟存储（SDS）和虚拟网络。HCI 通常运行在标准商用服务器之上。超融合基础架构（hyper-converged infrastructure）与...
mdluo
|
950人阅读
回答:从系统架构本身来说，一般系统优化主要从三个方面入手，数据持久层、业务逻辑层和前端展示层。数据持久层限制系统性能主要有两个方面，一是数据库自身的性能，二是对数据库操作的方式，数据库自身相对简单，一般通过优化配置、采用高可用方案、搭建集群或者使用性能更好的数据库来提升性能；数据库操作主要是数据库读写操作，可以通过SQL优化的方式来提升读写速度，或者通过缓存的方式减低并发、提升性能。业务逻辑层代码层面常...
senntyou
|
971人阅读
回答:按步骤安装和配置，首先安装Linux系统，可选择redhat/centos/ubuntu/suse等发行版，然后安装和配置apache服务器软件、MySQL数据库、PHP软件（通常还应安装诸如zend framework/thinkphp/yii等框架），具体步骤使用操作命令安装配置，从而搭建web应用开发或生产环境，当然也可通过诸如集成安装包进行一体化自动安装和配置
Corwien
|
940人阅读
近日，Bengio 团队提出了基于近邻节点注意机制的网络架构 GAT，可用于处理复杂、不规则结构的计算图，并在三种困难的基准测试中得到了业内较佳水平，研究人员称该模型有望在未来处理任意不规则结构图。该论文现已提交至...
...中发现了一篇非常有意思的论文，它介绍了一种新型卷积网络架构，并且相比于 DenseNet 能抽取更加精炼的特征。北大杨一博等研究者提出的这种 CliqueNet 不仅有前向的密集型连接，同时还有反向的密集型连接来精炼前面层级的信...
...构、正则化、归一化和度量方法等几大方向整理生成对抗网络的特性与变体。作者们复现了当前较佳的模型并公平地对比与探索 GAN 的整个研究图景，此外研究者在 TensorFlow Hub 和 GitHub 也分别提供了预训练模型与对比结果。深度...
近日南洋理工大学研究者发布了一篇描述卷积网络数学原理的论文，该论文从数学的角度阐述整个卷积网络的运算与传播过程。该论文对理解卷积网络的数学本质非常有帮助，有助于读者「徒手」（不使用卷积API）实现卷积网...
...容易在单个像素的级别上描述。到目前为止，大多数神经网络已经在监督学习问题上取得了成功：给定输入、预测输出。如果预测的输出与正确答案不符，则会调整网络的权重。而对于星系模型来说则没有正确的输出。所以我们...
这是作者在 Medium 上介绍神经网络系列文章中的一篇，他在这里详细介绍了卷积神经网络。卷积神经网络在图像识别、视频识别、推荐系统以及自然语言处理中都有很广的应用。如果想浏览该系列文章，可点击阅读原文查看原文...
...（batches），因此目前的分布式 DL 因为大量参数频繁地在网络中进行同步而表现不佳。我们提出了 Poseidon，它是一个分布式 DL 在 GPU 上可实现高效通信的架构。Poseidon 利用深度程序中的层级模型结构而叠加通信与计算，这样以减...
...文非常适合初学者了解如何使用 TensorFlow 构建基本的神经网络，它全面展示了构建一个 TensorFlow 模型所涉及的概念与模块。本文所使用的数据集可以直接下载，所以有一定基础的读者也可以尝试使用更强的循环神经网络处理这一...
深度神经网络自出现以来，已经成为计算机视觉领域一项举足轻重的技术。其中，ImageNet 图像分类竞赛极大地推动着这项新技术的发展。较精确计算水平取得了稳步的增长，但颇具吸引力的模型应用尚未得到合理的利用。本文...
...过前后三代广播集群的设计演进，解决了复杂异构 Overlay 网络下的广播实现问题，获得秒级高可用切换能力，并能够很好的支持物理云。 下面，本文将对 UCloud 秒级切换的内网高可用服务进行详细介绍。 基于内网 VIP 的高可...
...s://github.com/binLearnin... 摘要 近期的一些工作表明，如果在网络层之间加上快捷连接（shorter connections），那么卷积网络可以设计得更深层、取得更高的准确率、训练也更高效。本文提出一种密集卷积网络（Dense Convolutional Network，De...
... 如果将 图 1 中的那些节点在一个具有共享存储的物理网络上繁殖它们，在整个基础架构上编排管理，然后用缓存和过滤提供入向连接（无论是私有的还是公共的设置）的前端负载均衡，那么您就有了一个可以叫作云 的虑拟...
...算法，深度学习算法由多样化的模型组成；这是由于神经网络在构建一个完整的端到端的模型时所提供的灵活性。神经网络有时可比作乐高块，借助想象力你几乎可以用它建构从简单到复杂的任何结构。我们可以把高级架构定义...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
