Python中的模型并行与流水线（Pipeline）并行：在多加速器系统上的实现 大家好，今天我们来深入探讨Python中模型并行和流水线并行这两种技术，以及如何在多加速器系统上利用它们来训练大型深度学习模型。随着模型规模的不断增长，单块GPU的内存容量和计算能力已经无法满足需求。模型并行和流水线并行应运而生，它们将模型拆分到多个加速器上，从而解决了这个问题。 1. 模型并行：数据并行之外的选择 传统的数据并行将整个模型复制到每个加速器上，然后将数据分成多个批次，每个加速器处理一个批次。虽然简单有效，但当模型本身太大，无法装入单个加速器的内存时，数据并行就无能为力了。这时，我们就需要模型并行。 模型并行是指将模型本身拆分到多个加速器上。每个加速器只负责模型的一部分，并通过通信来协调彼此的计算。模型并行有两种主要类型：张量并行和层并行。 张量并行 (Tensor Parallelism)：将单个张量（例如，权重矩阵）拆分到多个加速器上。每个加速器持有张量的一部分，并负责计算该部分对应的输出。例如，假设我们有一个巨大的权重矩阵 W，可以将其沿行或列方向拆分到多个加速器上。 层并行 (Lay …
分布式事务协调器成为瓶颈的高可用设计与并行调度优化
分布式事务协调器成为瓶颈的高可用设计与并行调度优化 大家好！今天我们来聊聊分布式事务中一个非常关键，但也容易成为瓶颈的组件：事务协调器。我们将会深入探讨当事务协调器成为性能瓶颈时，如何进行高可用设计以及并行调度优化，力求让大家对这个问题有更清晰的理解。 一、分布式事务的挑战与事务协调器的角色 在单体应用中，事务的ACID特性通常由数据库本身来保证。但在分布式系统中，一个业务操作可能需要跨多个服务，涉及多个数据库，这时候就需要引入分布式事务来保证数据的一致性。 常见的分布式事务协议包括两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）、TCC（Try-Confirm-Cancel）、Saga等。无论采用哪种协议，通常都需要一个协调器（Coordinator）来协调各个参与者（Participant）的事务执行。 事务协调器的核心职责如下： 事务的发起与管理： 接收事务请求，生成全局事务ID，并负责事务的整个生命周期管理。 参与者的协调： 向各个参与者发送prepare、commit、rollback等指令，并收集参与者的响应。 决议的最终执行： 根据所有参与者的响应，决定事务的最终提交或回滚，并 …
MySQL优化器与执行计划之：`MySQL`的`并行查询`：`MySQL`在`8.0`版本中如何支持部分并行查询。
好的，下面是一篇关于MySQL 8.0并行查询的文章，以讲座模式呈现： MySQL 8.0 并行查询：释放多核 CPU 的潜力 大家好！今天我们来聊聊 MySQL 8.0 中引入的并行查询功能。 长期以来，MySQL 在很大程度上依赖于单线程执行查询，这意味着即使你的服务器拥有多个 CPU 核心，一个复杂的查询也可能只能利用其中的一个核心。 这显然是一种资源的浪费，尤其是在当今多核处理器普遍存在的环境下。 MySQL 8.0 通过引入并行查询，试图解决这个问题，让我们可以更好地利用服务器的计算能力，从而显著提升查询性能。 1. 并行查询的背景与动机 在 MySQL 8.0 之前，虽然也有一些并行执行的特性（比如复制中的并行应用），但对于单个查询来说，主要的执行流程还是串行的。 这导致了以下几个问题： CPU 利用率低： 在执行 CPU 密集型的查询时，只有一个核心在工作，其他核心处于空闲状态。 查询响应时间长： 复杂的查询需要更长的时间才能完成，影响用户体验。 资源瓶颈： 单线程执行容易成为性能瓶颈，限制了 MySQL 的扩展能力。 为了解决这些问题，MySQL 团队在 8.0 版本中 …
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