电力感知调度：在电力受限数据中心动态调整模型训练功耗 大家好，今天我们来深入探讨一个在现代数据中心，尤其是那些受电力供应限制的数据中心，日益重要的课题：电力感知调度。我们将重点关注如何动态调整模型训练的功耗，以在电力约束下最大化计算效率和训练速度。 1. 电力约束下的模型训练挑战 随着深度学习模型变得越来越复杂，其训练所需的计算资源和电力消耗也呈指数级增长。数据中心通常面临着电力预算限制，例如总功率上限或能源成本峰值，这给模型训练带来了严峻的挑战。传统上，我们可能会简单地限制同时运行的训练任务数量，但这可能会导致资源利用率低下，延长训练时间。 一个更优的解决方案是采用电力感知调度策略，它能够根据数据中心的电力状况动态调整各个训练任务的功耗。这种策略允许我们在电力可用时加速训练，而在电力紧张时降低功耗，从而避免超过电力预算，并尽可能地缩短整体训练时间。 2. 电力感知调度的关键要素 实现有效的电力感知调度需要考虑以下几个关键要素： 功耗建模与预测： 准确地估计和预测模型训练的功耗是至关重要的。我们需要了解不同训练配置（例如，批次大小、学习率、模型结构）对功耗的影响。 性能建模： 除了功耗 …
Power-aware Inference：根据手机电池状态动态调整模型量化精度的策略
Power-Aware Inference：根据手机电池状态动态调整模型量化精度的策略 各位朋友，大家好！今天我们来聊聊一个在移动设备上进行机器学习推理时非常重要的课题：Power-Aware Inference，也就是功耗感知的推理。具体来说，我们将探讨如何根据手机的电池状态动态调整模型的量化精度，从而在性能和功耗之间找到一个最佳平衡点。 为什么需要 Power-Aware Inference？ 在移动设备上运行深度学习模型面临着诸多挑战，其中最关键的两个是： 资源限制： 手机的计算能力、内存和电池容量都远不如服务器。 功耗敏感性： 过高的功耗会导致设备发热、续航时间缩短，严重影响用户体验。 传统的做法通常是离线对模型进行优化，例如模型压缩、量化等，然后在部署时采用固定的模型版本。但是，这种静态的优化策略无法适应设备状态的变化，例如电池电量的变化。当电池电量充足时，我们可以容忍更高的功耗以获得更好的性能；而当电池电量不足时，则需要牺牲一定的性能来延长续航时间。 Power-Aware Inference 的目标就是根据设备的实时状态，动态地调整模型的推理配置，从而在性能和功耗之间实现 …
NTK-Aware Scaled RoPE：通过神经正切核理论实现非微调情况下的上下文长度外推
NTK-Aware Scaled RoPE：通过神经正切核理论实现非微调情况下的上下文长度外推 大家好，今天我们要深入探讨一个非常有趣且实用的主题：NTK-Aware Scaled RoPE，以及它如何利用神经正切核（Neural Tangent Kernel, NTK）理论在不进行微调的情况下实现上下文长度的外推。这对于扩展现有大型语言模型（LLM）的应用范围，降低计算成本具有重要意义。 1. 上下文长度外推的挑战 大型语言模型（LLM）在训练时通常会限定一个最大上下文长度（例如4096 tokens）。然而，实际应用中，我们常常需要处理超出这个长度的序列。直接截断序列会导致信息丢失，而对整个模型进行微调以适应更长的上下文则需要大量的计算资源和时间。 现有的上下文长度外推方法主要分为两大类： 微调方法： 这类方法通过在更长的序列上微调模型来提升其处理长上下文的能力。然而，微调成本高昂，且可能导致模型遗忘已学习的知识。 非微调方法： 这类方法试图在不改变模型参数的情况下，通过修改模型的输入或输出，使其能够处理更长的上下文。例如，位置编码的插值、相对位置编码的缩放等。 NTK-Aware …
JS `JIT-Aware` `Code`：编写更容易被 V8 优化的 JavaScript 代码
大家好，我是你们今天的JavaScript优化讲师，暂且叫我V8克星吧！今天我们要聊的是如何编写更容易被V8引擎优化，也就是所谓的“JIT-Aware”的JavaScript代码。别害怕，这听起来很高大上，但其实很多都是你平时不怎么注意的小细节。我们的目标是让你的代码跑得更快，更省内存，别让V8引擎在背后默默吐槽你的代码写得像一团乱麻。 开场白：V8引擎，你的“好朋友” V8引擎，你可能每天都在用，但你真的了解它吗？它就像一个挑剔的美食评论家，你的代码就是食材，你做的菜如果不对它的胃口，它可不会给你好脸色。V8引擎的核心是JIT (Just-In-Time) 编译器，它会动态地将JavaScript代码编译成本地机器码，让你的代码运行速度飞起。但是，这个JIT编译器很聪明，但也非常敏感，你需要按照它的“喜好”来写代码，才能让它发挥最大的威力。 第一部分：V8引擎的“性格”分析 要想写出JIT-Aware的代码，首先要了解V8引擎的“性格”。它喜欢什么，讨厌什么？ 类型稳定 (Type Stability)：V8的最爱 类型稳定是V8引擎最看重的品质。简单来说，就是变量的类型不要频繁改变 …
C++ NUMA-Aware Concurrent Data Structures：针对 NUMA 架构的内存访问优化
哈喽，各位好！今天咱们来聊点硬核的——C++ NUMA-Aware Concurrent Data Structures，也就是针对NUMA架构的内存访问优化。简单来说，就是让你的程序跑得更快，更丝滑，尤其是在多核服务器上。 一、 啥是NUMA？先来点背景知识 想象一下，你是一个图书馆管理员，要管理一大堆书（数据）。有两种方式组织这些书： 所有书都放在一个大房间里： 谁想借书都去这个房间，管理员也要跑来跑去。这就像SMP（Symmetric Multi-Processing）对称多处理系统，所有CPU核心访问同一块内存。简单粗暴，但是访问速度慢。 把书分到几个小房间里，每个房间离一些读者更近： 这些读者借书就方便多了。这就是NUMA（Non-Uniform Memory Access）非一致性内存访问。每个CPU核心有自己的本地内存，访问速度快；访问其他CPU核心的内存速度慢。 所以，NUMA的核心概念就是：访问本地内存快，访问远端内存慢。 1.1 NUMA架构的特点 多个节点 (Nodes): 每个节点包含一个或多个CPU核心和本地内存。 非一致性内存访问延迟: 访问本地内存比访问其 …
继续阅读“C++ NUMA-Aware Concurrent Data Structures：针对 NUMA 架构的内存访问优化”
Redis `Shard-aware client` (分片感知客户端) 开发指南
好的，同学们，今天咱们来聊聊 Redis 的“Shard-aware client”，这玩意儿听起来高大上，但说白了，就是让你的 Redis 客户端更聪明，知道数据都分布在哪些 Redis 节点上，从而能直接找到它们，不用瞎猜，效率嗖嗖的！ 一、 为什么要 Shard-aware client？ 首先，咱们得明白 Redis 分片 (Sharding) 是个啥。当你的数据量太大，一台 Redis 服务器扛不住的时候，就需要把数据拆开，放到多台 Redis 服务器上。这就像你家东西太多，一个房间放不下，就得再开几个房间。 但是问题来了，你的客户端怎么知道哪个房间里放着啥东西呢？ 方案一：傻瓜式客户端 (Naive Client) 最简单的办法就是，客户端啥也不管，每次操作都随机选一个 Redis 节点去问。如果这个节点没有要找的数据，就让它再问别的节点。 这效率嘛… 就像大海捞针，运气好一次中，运气不好问到天荒地老。 方案二：中心化路由 (Centralized Routing) 弄一个专门的“路由器”，比如 Redis Sentinel 或者 Redis Cluster，客 …