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并行哈希表的设计与实现：性能优化与分布式扩展

并行哈希表的设计与实现：性能优化与分布式扩展引言随着大数据时代的到来，高效的数据存储与访问变得尤为重要。哈希表作为一种高效的数据结构，因其优秀的查找和插入性能被广泛使用。然而，当我们需要应对大规模数据时，单个哈希表可能无法满足要求，因此并行哈希表的设计与实现成为了研究的热点。并行哈希表的设计

后端 2024年09月23日 0 点赞 0 评论 2 浏览

大模型推理：vllm多机多卡分布式本地部署

大模型推理：VLLM多机多卡分布式本地部署在当前的人工智能领域，大模型（如Transformers）在自然语言处理、计算机视觉等多个领域显示出了强大的性能。然而，这些模型通常具有极高的计算和存储需求，导致单机单卡的推理方式在处理大规模需求时显得捉襟见肘。因此，实现多机多卡的分布式部署，将是提升大模

后端 2024年10月02日 0 点赞 0 评论 6 浏览

25道RabbitMQ面试题含答案（很全）

RabbitMQ是一种广泛使用的开源消息代理，它支持多种消息队列的协议，具有良好的可靠性和性能。在面试中，关于RabbitMQ的问题常常被问到。以下列出25道RabbitMQ面试题及其答案，帮助您更好地准备面试。1. 什么是RabbitMQ？RabbitMQ是一个开源的消息代理软件，它实现了高级

后端 2024年09月25日 0 点赞 0 评论 10 浏览

SpringBoot中基于MongoDB的findAndModify原子操作实现分布式锁原理详解

在分布式系统中，分布式锁是一种常用的机制，用于保证同一时间只能有一个进程或线程对某一资源进行操作。在Spring Boot应用中，我们可以利用MongoDB的findAndModify操作来实现分布式锁。MongoDB的findAndModify是一个原子性操作，可以在同一时间内更新一个文档并返回其

后端 2024年09月30日 0 点赞 0 评论 11 浏览

大数据-107 Flink 基本概述 适用场景 框架特点 核心组成 生态发展 处理模型 组件架构

大数据：Flink 基本概述概述Apache Flink 是一个开源的流处理框架，能够处理大规模的数据流。它最初由德国柏林工业大学开发，并于2014年成为Apache顶级项目。Flink 最主要的特点是提供了低延迟、高吞吐量的实时数据处理能力，同时也支持批量数据处理。其设计理念是优雅地处理复杂的

后端 2024年10月04日 0 点赞 0 评论 3 浏览

一次讲清模型并行、数据并行、张量并行、流水线并行区别nn.DataParallel[分布式]

在深度学习模型训练过程中，随着模型复杂度和数据集规模的增加，单一设备（如单个 GPU）往往无法高效地完成训练任务。为了解决这个问题，研究人员和工程师们提出了多种并行策略，包括模型并行、数据并行、张量并行和流水线并行等。下面我们将逐一介绍这些并行策略及其区别。一、模型并行模型并行是将一个模型的不同

后端 2024年09月24日 0 点赞 0 评论 4 浏览

RabbitMQ的Windows版安装教程

RabbitMQ是一种流行的开源消息代理，使用AMQP（高级消息队列协议）进行消息传递。在Windows环境中安装RabbitMQ相对简单，本文将详细介绍如何在Windows操作系统上安装RabbitMQ，并提供相关代码示例。环境准备在安装RabbitMQ之前，我们需要提前安装Erlang，因为

后端 2024年09月26日 0 点赞 0 评论 6 浏览

大数据-105 Spark GraphX 基本概述 与 架构基础 概念详解 核心数据结构

Spark GraphX 基本概述与架构基础概念详解在大数据处理的领域中，Spark GraphX 是 Apache Spark 的一个组件，专门用于图形处理和图计算。随着社交网络、推荐系统和知识图谱等应用的发展，图形数据的处理变得越来越重要。GraphX 提供了一个高效、灵活的框架，使得用户可以

后端 2024年09月23日 0 点赞 0 评论 5 浏览

[RabbitMQ] 7种工作模式详细介绍

RabbitMQ是一种流行的开源消息中间件，广泛应用于分布式系统中。RabbitMQ支持多种工作模式，以下是七种主要的工作模式详细介绍，以及相应的代码示例。1. 点对点模式（P2P）在点对点模式中，消息生产者将消息发送到队列，消费者从该队列中获取消息。每条消息只有一个消费者会处理，这种模式适用于

后端 2024年10月02日 0 点赞 0 评论 7 浏览