Shadow DOM 的事件重定向（Retargeting）：事件冒泡在组件边界的处理逻辑 各位开发者朋友，大家好！今天我们来深入探讨一个在现代 Web 开发中越来越重要的主题 —— Shadow DOM 中的事件重定向（Event Retargeting）。如果你正在使用 Web Components、自定义元素或构建复杂的前端框架，那么你一定遇到过这样的问题： 为什么我在 Shadow DOM 内部触发的事件，在父级文档中监听不到？ 或者为什么某些事件看起来“跳过了”某些元素？ 这些问题的答案，就藏在 Shadow DOM 的一个核心机制里：事件重定向（Retargeting）。 一、什么是 Shadow DOM？为什么需要它？ 在讲解事件重定向之前，我们先快速回顾一下 Shadow DOM 是什么。 Shadow DOM 是浏览器原生支持的一种封装技术，允许你在 HTML 元素内部创建一个隔离的 DOM 树，这个树对外界不可见（样式和结构都与外部文档隔离开），从而实现真正的组件化开发。 举个例子： <my-component> #shadow-root <but …
异构集群训练：在H100与A100混合集群中平衡计算负载的流水线并行策略
异构集群训练：在H100与A100混合集群中平衡计算负载的流水线并行策略 大家好，今天我们来聊聊一个在高性能计算领域日益重要的课题：如何在异构集群，特别是H100和A100混合的集群上，利用流水线并行策略来平衡计算负载，从而最大化训练效率。 异构集群的挑战与机遇 随着深度学习模型规模的不断增大，单节点的计算能力已经无法满足训练需求。因此，利用多节点集群进行分布式训练成为主流。然而，现实环境中，我们常常面临着异构集群的场景，即集群中存在不同型号、不同计算能力的GPU。例如，一个集群可能同时包含NVIDIA的H100和A100 GPU。 这种异构性带来了新的挑战： 计算能力差异： H100的计算能力远高于A100，如果简单地将模型均匀划分到所有GPU上，会导致A100成为瓶颈，H100的计算资源无法充分利用。 通信开销： 在分布式训练中，节点间的通信是不可避免的。当节点计算能力不匹配时，快的节点需要等待慢的节点完成计算，从而增加了通信的相对开销。 负载不均衡： 模型的不同层可能具有不同的计算复杂度。如果简单地将模型层按顺序划分到不同GPU上，容易导致某些GPU负载过重，而另一些GPU负载过 …