冯思远:Apache TVM 与机器学习编译发展

第一,需要一个looptesting,这是所有TensorizedProgram必需的,底下有Multi-dimensionaldataload,这和CMT、CPU不一样,它以张量而不是以标量为单位储存和计算的。Multi-dimensionaldataload/storeintospecializedmemorybuffer第二,它储存在一个特殊memorybuffer里。Opaquetensorizedcomputation...

RDMA在典型场景下的技术应用分析与探索|调用|内存|时延|缓冲区|...

Redis(prstage)1.适配原有的单线程reactor非阻塞模式2.rdma无pollout时间,在业务逻辑中额外处理3.网络支持插件式,不同的传输模式实现相同的网络方法1.预注册内存,RDMAWrite模式2.DMA地址通过控制消息交互3.应用与RDMA之间存在拷贝1.有控制面交互,如xferbuffer2.控制面信息复用RDMA通道Tensorflow异...

Tomcat处理http请求之源码分析|调用|程池|代码|apache|tomcat|...

publicSocketStateprocess(SocketWrappersocketWrapper){RequestInforp=request.getRequestProcessor();rp.setStage(org.apache.coyote.Constants.STAGE_PARSE);//SettinguptheI/OsetSocketWrapper(socketWrapper);getInputBuffer().init(socketWrapper,endpoint);getOutputBuffer().init(socketWrapper,end...

GPT-3模型为何难以复现?这也许是分布式AI框架的最优设计

最后一个stage由于每做完一个micro-batch的前向,立马做该micro-batch的反向,则不需要插入Buffer。buffer的regst_num跟stage_num相关。(图中是理想情况下,假设stage之间的传输开销可以忽略不计,则至少需要stage_num-1的buffer_size)由于我们对每一个TransformerLayer做了Checkpointing...

Supercell工程师演讲:Supercell的渲染现代化过程

底层之上是包含资源的抽象层,比如Buffer、纹理以及不同的渲染状态,如渲染管线、DepthStencilstate、着色器函数定义(shaderfunctiondefinition)等等。这就是我们称之为的THOR,这就是硬件或者底层API抽象层。在这之上,我们有之前同样的层,主要用于3D渲染,也包括Stage。我们对这些层没有进行重大的改变,我们将它移植到...

Cloud Shuffle Service 在字节跳动 Spark 场景的应用实践

CloudShuffleService的整体思路是PushBasedShuffle,在ShuffleWrite阶段,直接把相同Partition的数据通过网络写入到远端的一个Buffer并最终Dump到文件中,在ShuffleRead阶段,可以通过连续读的方式直接读取已经合并好的文件(www.e993.com)2024年11月16日。对该思路进行拆解,我们可以概括为以下三个方面:...