《Experts one-on-one J2EE design and development》读书笔记2 是否应该采用分布式架构

本文探讨了J2EE中的分布式应用概念,分析了其优势与挑战。文章指出分布式架构虽能实现组件间的灵活部署及负载均衡,但也可能引入额外的性能开销与开发复杂度。建议在实际应用中权衡需求,避免不必要的分布式设计。
 
       J2EE提供了对分布式的支持,能够将应用程序的不同的组件发布到不同的JVM中,无论这些JVM是在同一台服务器上还是在不同的服务器上。分布式的J2EE应用程序的基础是带有远程接口的EJB。
       但是,这个支持带来了一个误解:J2EE应用程序就必须是分布式的。
       很多人认为分布式的应用程序是提供健壮的、可扩展的应用程序的唯一方法。这个观点是有疑问的,我们同样可以将所有的组件都发布在同一个JVM中,然后将多个这样的JVM做一个集群。
       分布式的架构带来以下的好处:
1    能够使一个中间层被多个客户端共享。这个中间层通常是业务对象,而客户端可能是不同的类型的客户端。
2    可以将任何一个组件安装在任何一个物理的服务器上。在某些应用程序中,这一点对于负载均衡是很重要的。
 
       同时,分布式架构也带来很多的问题,尤其是以下几点:
1. 性能问题:远程调用比本地调用要慢很多。
2. 复杂度的问题:分布式的应用程序难以开发、调试、部署、维护。
3. 对OOD的约束:由于分布式的特点,对OOD会带来约束。
 
分布式的应用程序会带来很多挑战。因此,如果没有必要,应该尽量避免采用分布式的设计。
 
### DeepSeek-V2混合专家语言模型的特点 DeepSeek-V2作为一种先进的混合专家(Mixture of Experts, MoE)架构的语言模型,在设计上融合了多个子网络,这些子网络被称为“专家”。这种结构允许模型根据不同输入动态分配计算资源给最合适的专家处理特定任务[^1]。 #### 经济高效性 通过仅激活部分而非全部参数参与前向传播过程中的运算操作,使得即使拥有庞大数量级的总参数量也能够保持较低内存占用率以及较快推理速度。这不仅降低了硬件成本开销还提高了能源利用效率[^2]。 #### 参数共享机制 不同于传统全连接层中每个神经元都与其他层所有节点相连的方式;MoE采用稀疏化策略——即同一时刻只有少数几个选定出来的‘活跃’单元会真正发挥作用并更新权重值。这样的做法既减少了冗余链接又促进了不同领域间知识迁移能力的发展[^3]。 ```python import torch.nn as nn class Expert(nn.Module): def __init__(self, input_size, output_size): super(Expert, self).__init__() self.fc = nn.Linear(input_size, output_size) def forward(self, x): return self.fc(x) class MixtureOfExperts(nn.Module): def __init__(self, num_experts=8, expert_input_size=768, expert_output_size=768): super(MixtureOfExperts, self).__init__() self.experts = nn.ModuleList([Expert(expert_input_size, expert_output_size) for _ in range(num_experts)]) def forward(self, x): outputs = [] for expert in self.experts: out = expert(x) outputs.append(out.unsqueeze(-1)) combined_outputs = torch.cat(outputs, dim=-1).mean(dim=-1) # Simple average over experts' predictions. return combined_outputs ```
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