什么是基因分析平台?

提供计算侧的文件访问缓存加速,支持计算作业直接读写OSS文件,解决并行任务的I/O和吞吐问题 大规模并行计算调度,提供容器/虚拟机执行环境,支持多种异构计算,加速基因分析。工程化的流程执行引擎,支持GA4GH标准(WDL/CWL),无需迁移...

应用场景

GPU计算的处理优势在于拥有众多专用的并行计算单元以及超高的显存带宽,让多路大规模数据搬移和快速并行计算成为典型的计算模式,但该模式也导致了每路数据的处理延迟增加。在具有低延迟需求的在线业务场景中,例如语音识别等,在Batch值较...

使用AutoDock Vina软件进行药物筛选

由于不同配体之间没有依赖,因此可以大规模并行处理。本文同样适用于其它大批量、高并发处理需求的生物、医药等场景。准备工作 创建E-HPC集群。具体操作,请参见 使用向导创建集群。您需要注意以下配置参数:参数 说明 硬件参数 部署方式为...

AutoDock Vina Ehpc服务实例部署文档

由于不同配体之间没有依赖,因此可以大规模并行处理。本文同样适用于其他大批量、高并发处理需求的生物、医药等场景。下载并解压作业文件。说明 如果集群中没有安装git,请先执行sudo yum install-y git安装git。下载作业文件。git clone ...

并行查询性能

并行查询利用多核CPU的并行处理能力,以8核32 GB 独享规格 的集群为例,并行查询示意图如下所示。下文将介绍8.0.1和8.0.2版本并行查询参数取值分别设置为如下表所示时,PolarDB 集群负载 并行查询测试方法 与 执行结果。关于如何配置参数,...

应用场景

典型业务场景:图片搜索、音视频检索、NLP向量检索、智能问答等 适用客户:适合向量规模较大,需灵活开发的企业及开发者 召回引擎版 版本特性:为用户提供高性能、低成本、简单易用的大规模在线搜索服务。可灵活支持业务需求的定制开发,及...

未来规划

云计算架构的核心逻辑就是通过虚拟化技术带来池化资源,云原生数据库采用分布式数据库架构,实现大规模扩展,每套数据库系统横跨多台服务器和虚拟机,带来了全新的系统管理挑战。其中最核心的挑战就是如何实现弹性以及高可用,实现按需按量...

功能概览

可以 恢复到源大规模文件系统,或者 恢复到一个新的大规模文件系统。费用 大规模文件系统备份主要产生以下费用:存储容量费用:云备份提供本地冗余与同城冗余两种备份存储。按照您的备份数据实际消耗的云备份的备份库的容量进行计算,您...

热点行优化

因此 PolarDB 在数据库内核层进行了创新性的优化,不但能够自动识别热点行更新请求,而且将一定时间间隔内对同一数据行的更新操作进行分组,不同分组采用流水线的方式并行处理,通过这些优化,极地提升了系统的性能。具体方案如下:串行...

并行资源控制策略配置

PolarDB 支持通过多种策略控制单个查询或全局的总并行度,以保证在资源负载允许的情况下选择合理的并行度。并行查询排队策略参数 max_parallel_workers 为单个节点内允许同时运行的最大并行worker线程数,超过 max_parallel_workers 后新的...

基于HBase Java API的应用开发

创建一个只有一个分区的表/由于单Region会限制集群并行处理能力和负载均衡效果,因此在建表时建议根据数据特点预先分区。所有的数据将存储在同一个分区中,无法实现在多个分区间的并行处理和负载均衡。这可能导致性能瓶颈和数据热点问题。...

集群消费和广播消费

分布式数据处理:在大规模数据处理的场景中,使用集群消费模式可以将数据分发给多个处理节点进行并行处理。每个节点只处理其中一部分数据,从而加速数据处理的速度。注意事项 集群模式下,不保证每一次失败重投的消息投递到同一台机器上。...

离线异步任务场景

充足的GPU资源供给 函数计算平台提供充足的GPU资源供给,当业务遭遇大规模离线任务时,函数计算将以秒级弹性供给海量GPU算力资源,避免因GPU算力供给不足、GPU算力弹性滞后导致的业务受损,适合忙闲流量分明(长时空闲、短时繁忙)、忙闲...

灵骏常见问题

并行度极高的大规模计算场景,比如自然语言处理、自动驾驶模型训练、推荐引擎等,相比普通GPU托管服务可以减少训练的时间和成本,建立更大、更复杂的模型。开通集群后,是否需要安装GPU驱动?灵骏计算节点的操作系统镜像中已包含GPU驱动...

什么是弹性高性能计算E-HPC

弹性高性能计算将计算能力积聚,用并行计算方式解决更大规模的科学、工程和商业问题,在科研机构、石油勘探、金融市场、气象预报、生物制药、基因测序、图像处理等行业均有广泛的应用。产品架构 弹性高性能计算的产品架构如下图所示。弹性...

超级计算集群概述

GPU计算型超级计算集群实例规格族sccgn7ex sccgn7ex的特点如下:sccgn7ex是阿里云为了面对日益增长的大规模AI训练需求开发的高带宽超算集群实例。多台裸金属服务器之间采用第三代RDMA SCC网络互联,支持800 G的互联带宽。您可以根据训练...

产品简介

支持秒级启动和大规模弹性伸缩,减少任务积压排队等待,提高大规模并行计算的业务效率。延时极度敏感业务场景 延时极度敏感的业务场景,例如高性能网络服务器、网关系统和中间件系统等业务,使用绑核的独享型实例,确保业务负载的稳定无...

通义千问开源系列 语言模型

其中开源版本提供包括18亿、70亿、140亿和720亿等多个规模的版本。这些模型基于Transformer结构,在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样,覆盖广泛,包括大量网络文本、专业书籍、代码等。通义千问的开源模型均可在...

深度解析PolarDB数据库并行查询技术

传统的优化器只能生成串行的执行计划,为了实现并行读取数据,同时并行处理数据,首先必须对现有的优化器进行改造,让优化器可以生成需要的并行计划。例如,选择哪个表或哪些表可以并行读取,并且通过并行读取会带来足够的收益;或者哪些...

数据迁移概述

将数据并行从OSS导入到AnalyticDB PostgreSQL 将数据并行导出到OSS 阿里云Jindo DistCp 阿里云Jindo DistCp(分布式文件拷贝工具)用于大规模集群内部或集群之间拷贝文件。Jindo DistCp使用MapReduce实现文件分发,错误处理和恢复,把文件...

概述

import mars.tensor as mt a=mt.random.rand(10000,50)b=mt.random.rand(50,5000)a.dot(b).execute()Mars DataFrame接口 和Pandas保持一致,且支持大规模数据处理和分析。示例代码如下。import mars.dataframe as md ratings=md.read_csv('...

高性能计算优化型实例概述

通过 弹性高性能计算E-HPC,您可以像使用其他ECS实例一样,任意创建HPC优化实例,扩展云上大规模并行任务的计算效率。使用HPC优化实例时,请注意:不支持规格变配。提供物理内核,为优化性能不支持开启超线程配置。高性能计算优化型实例...

CPFS并行文件存储

CPFS并行文件存储 提供高性能计算文件存储,支持标准的POSIX和MPI-IO协议,自带的高性能计算程序无需任何接口适配和性能优化即可高效执行,满足高性能文件存储需求。产品架构 CPFS并行文件存储 是针对高性能和超大规模存储场景推出的文件...

技术原理

原理架构 MPP和只读资源 PolarDB-X 1.0 通过多组DRDS计算节点提供大规模多级并行处理能力(Massively Parallel Processing,简称MPP),针对计算节点进行Scale-out完成MPP处理能力的线性扩展。同时通过AiSQL三节点基于Paxos构建Row-based...

概述

弹性并行查询(Elastic Parallel Query)针对云上用户实例CPU资源利用率较低、使用不均衡的特征,充分挖掘集群中多核CPU的并行处理能力,以8核32 GB(独享规格)的 PolarDB MySQL版 集群版为例,示意图如下所示:前提条件 PolarDB 集群版本...

LLM on DLC-Megatron on DLC最佳实践

附录:PTD-P并行技术原理介绍 大规模并行训练的一个关键因素是并行训练策略的选择。在 Efficient Large-Scale Language Model Training on GPU Clusters Using Megatron-LM 和 Reducing Activation Recomputation in Large Transformer ...

PolarDB PostgreSQL版架构介绍

同时,PolarDB PostgreSQL版 具有大规模并行计算能力,可以应对OLTP与OLAP混合负载。还具有时空、向量、搜索、图谱等多模创新特性,可以满足企业对数据处理日新月异的新需求。PolarDB PostgreSQL版 支持多种部署形态:存储计算分离部署、X-...

OSS触发器概述

整个架构中,您只需要专注于函数逻辑的编写,系统将以实时的、可靠大规模并行的方式处理海量的数据。OSS触发器使用限制 仅 EventBridge类别的OSS触发器 支持配置多个文件前缀和文件后缀。原生OSS触发器 和 EventBridge类别的OSS触发器 ...

PAI灵骏智算服务概述

PAI灵骏 主要面向图形图像识别、自然语言处理、搜索广告推荐、通用大模型等大规模分布式的AI研发场景,适用于自动驾驶、金融风控、药物研发、科学智能、元宇宙、互联网和ISV等行业。您只需为AI训练所消耗的资源付费,无需建设、调优和运维...

Transaction Table2.0概述

现状分析 当前典型的数据处理业务场景中,对于时效性要求低的大规模数据全量批处理的单一场景,直接使用MaxCompute足以很好的满足业务需求,对于时效性要求很高的秒级实时数据处理或者流处理,则需要使用实时系统或流系统来满足需求。...

整体架构

AnalyticDB MySQL版 从2014年开始正式对外提供服务,覆盖十多个行业,既包括传统的大中型企业和政府机构,也包括众多的互联网公司。AnalyticDB MySQL版 是基于数据库大数据一体化的理念和趋势,在工程上深度打磨出的云原生数据仓库。技术...

基本概念

本文为您介绍灵骏中用到的基本概念,帮助您正确理解和使用。使用灵骏的过程中,您可以根据业务需求规划多...优化套件 灵骏提供的适合大规模并行计算集群优化组件的集合,包括数据加载优化、集合通信优化、计算资源优化、网络优化等几个组件。

实践教程概览

MemVerge Memory Machine部署使用实践 MemVerge Memory Machine是一款大内存算例加速软件,支持可横向扩展的内存节点集群,以提供HPC应用程序所需的大规模内存容量,以及内存系统的企业级数据服务和数据高可用性。本教程介绍如何在E-HPC...

OSS触发器概述

整个架构中,您只需要专注于函数逻辑的编写,系统将以实时的、可靠大规模并行的方式处理海量的数据。OSS 触发器使用限制 仅 原生OSS触发器 支持查询Bucket侧关联的所有触发器。您可以根据业务情况,重复使用已有的OSS触发器或删除不再...

迁移Batch批量计算到分布式工作流Argo集群

处理作业(Batch)通常用于数据处理、仿真计算、科学计算等领域,往往需要大规模的计算资源。分布式工作流Argo集群基于开源Argo Workflows项目开发,完全符合开源工作流标准。通过 工作流集群,您可以轻松编排工作流,每个工作流步骤使用...

大规模ACK Pro集群使用建议

如您有以下维度的考量,我们更建议您使用多个集群,而非单一的大规模集群。分类 说明 隔离性 使用多个集群可以确保不同集群(例如生产集群和测试集群)的隔离性,避免某个集群的问题影响全部业务,降低故障爆炸半径。位置 某些服务需要部署...

构建基于Serverless架构的弹性高可用音视频处理系统

工程效率诉求 需要并行处理多个视频文件。需要批量快速处理多个超大的视频。例如,每周五定时产生几百个4 GB以上1080P的大视频,需要几小时内处理完。自定义处理诉求 需要处理更高级的自定义处理需求。例如,视频转码完成后,需要将转码...

数据科学计算概述

为满足用户基于MaxCompute进行大规模数据处理、分析、挖掘及模型训练的需求,MaxCompute提供了一套Python开发生态,让用户通过统一的Python编程接口一站式、高效地完成数据处理、加工及挖掘工作。发展路径 MaxCompute提供的Python开发生态...

如何选择实例规格

32核128 GB 48核192 GB 64核256 GB 96核384 GB 128核512 GB 企业版 32核128 GB 大规格资源,面向具备企业级超高并发、大规模数据复杂查询、加速分析的业务场景。默认提供Parallel Query并行查询能力,可大幅提升海量数据下复杂查询、报表...

客户案例

系统成本:另一种解决方案就是采用大多数商业公司使用的 Oracle 提供的 RAC 解决方案,通过共享存储的能力提供数据存储空间的扩容,通过在共享存储上增加计算节点来提供高速的并行处理能力。这套方案都是基于在昂贵的硬件基础和 Oracle ...
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