防腐层（Anti-Corruption Layer）设计：隔离遗留代码与新架构 大家好，我是你们今天的讲师。今天我们来聊一个在现代软件工程中越来越重要的概念——防腐层（Anti-Corruption Layer, ACL）。如果你正在从旧系统迁移到微服务、模块化架构或云原生应用，那么你一定会遇到这样一个问题： 如何优雅地与遗留代码共存？ 这不是简单的“重构”或者“替换”，而是一个需要策略、边界和清晰职责划分的过程。这就是防腐层存在的意义。 一、什么是防腐层？ 防腐层是一种设计模式，用于在两个不同领域模型之间建立隔离屏障，防止一方的“污染”影响另一方的业务逻辑和数据结构。 它的核心思想是： 不让旧系统的坏习惯进入新架构 让新架构可以安全地使用旧系统的能力 保持两者的独立演进能力 这就像一座桥梁上的收费站：车辆（请求）必须通过这个检查点才能进入新城区（新架构），否则就会被拦截或转换格式。 ✅ 简单说：ACL 是一个“翻译器 + 守护者”。 二、为什么我们需要防腐层？ 让我们先看一个真实场景： 场景描述：电商订单系统升级 你有一个运行了十年的老订单系统，用的是 Java + Spring B …
静默数据损坏（Silent Data Corruption）：GPU算术逻辑单元（ALU）偶发错误在大模型训练中的检测
静默数据损坏（Silent Data Corruption）：GPU算术逻辑单元（ALU）偶发错误在大模型训练中的检测 各位来宾，各位朋友，大家好。今天我将和大家探讨一个在大模型训练中日益重要，但又常常被忽视的问题：静默数据损坏（Silent Data Corruption），特别是GPU算术逻辑单元（ALU）偶发错误带来的影响以及检测方法。 1. 静默数据损坏：隐藏的威胁 所谓静默数据损坏，指的是数据在存储、传输或计算过程中发生了错误，但系统本身没有报错或发出警告。这种错误很难被发现，因为它不会导致程序崩溃，也不会立刻产生明显的异常。然而，随着时间的推移，这些细微的错误可能会累积，最终导致模型性能下降，甚至产生完全错误的预测结果。 在大模型训练中，静默数据损坏尤其值得关注。原因如下： 计算量巨大： 大模型训练涉及海量的矩阵运算，任何一个细微的错误都可能被放大。 训练时间长： 训练过程可能持续数天甚至数周，错误有足够的时间积累。 复杂性高： 大模型的架构复杂，错误的来源可能难以追溯。 硬件限制： 为了追求更高的计算效率，GPU往往运行在接近性能极限的状态，这增加了发生错误的风险。 GP …
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