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人工智能大模型技术基础系列之：分布式模型存储与加载
AI天才研究院
11-01 672
随着人工智能技术的快速发展，大规模语言模型（Large Language Models, LLMs）如GPT-3、BERT、T5等在自然语言处理领域取得了突破性进展。这些模型通常包含数十亿甚至上千亿个参数，为了有效地存储、加载和推理如此庞大的模型，分布式技术成为了不可或缺的解决方案。本文将深入探讨大模型分布式存储与加载的核心技术，包括模型并行、张量并行、流水线并行等关键概念，以及它们在实际应用中的实现方法和优化策略。
2、数字超大规模集成电路系统设计入门
最新发布
q6r7s8t9的博客
08-12 36
本文全面介绍了数字超大规模集成电路系统设计的基础知识、发展历程、应用领域及设计实践。内容涵盖VLSI系统的背景与演进、处理器与嵌入式系统设计、FPGA在实时应用中的优势，以及基于Xilinx Spartan-3 FPGA的具体实现方法。同时，深入探讨了视频压缩技术、FPGA可重构系统的设计与优化，并结合视频监控和智能汽车控制等实际案例展示了VLSI设计的应用前景。适合电子工程、计算机工程和信息技术领域的学生、工程师和研究人员学习和参考。
免费20G免费空间
Goson9527的博客
05-16 195
有电脑职业病的，会做网站的，会用主机的，必看（十分钟可以治疗）提示以下病状:1、电磁辐射危害­2、恐怖鼠标手­3、干眼症与电脑眼病­4、脑功能减弱5、电脑躁狂症­6、电脑忧郁症­7、中枢神经失调­8、颈肩腕综合症­最后希望使用电脑多的人群　能够多做运动　劳逸结合 没事多支持穷站...
永久免费使用免费20G空间的推荐
canduecho的专栏
06-08 2997
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存储看这一篇就够了
cugbtang
06-06 496
文章目录Redundant Arrays of Independent Disk引言RAID0RAID1RAID5RAID10RAID磁盘失效处理删除RAID中的所有信息(拿RAID0举例子)企业中硬RAID5的配置 Redundant Arrays of Independent Disk 引言 独立磁盘构成的具有冗余能力的阵列； 磁盘阵列是由磁盘，以硬件(RAID卡)或软件(MDADM)形式组合成一个容量巨大的磁盘组，利用多个次磁盘组合在一起，提升真个磁盘系统效能。利用这项技术，将数据切割成许多区段，分
存储正式迈入超大容量SSD时代！
存储随笔
08-20 2002
相较于主要执行频繁数据写入的人工智能训练服务器，AI推理服务器侧重于读取操作，而QLC企业级SSD不仅能提供更快的读取速度，最大存储容量已扩展至64TB/128TB，远超主流企业级硬盘（通常为20至24TB），在读取密集型任务中展现出明显优势。除了寿命可靠性，QLC处于劣势，还有在性能方面也有所降低，如下图，QLC NAND单个page页的写延迟是SLC的8倍，是TLC的2倍，读延迟是SLC的4倍，是TLC的约1.3倍。QLC SSD如果要在容量增加的基础上，继续保持竞争力，IOPS也是非常关键的因素。
存储空间无限大，这是一种怎样的体验？
zhanzhanaikeji的博客
10-20 182
第二层是逻辑存储层；华为云OBS除了在存储方式上对用户的数据进行了切实的保护，在访问方面其实也下了功夫，华为云OBS对每一位访问对象都会进行授权，只有通过授权才能进行访问，还有SSL加密技术，所有桶和对象都进行访问授权，支持SSL加密，更保障了用户的数据安全。随着时代的发展，对象存储和数据云是大势所趋，传统的存储数据的方式最终会被时代所淘汰，与其被时代推着走，不如走在时代的前列，华为云OBS存储方式就是一个不错的选择，它不仅稳定了企业和个人的网络环境，还满足了自身的存储需求，一举两得，何乐而不为呢？
WPF加载超大图片
11-20
在Windows Presentation Foundation (WPF) 中，加载超大图片可能会遇到性能问题，因为WPF默认情况下会尝试一次性加载整个图像到内存中，这可能导致内存溢出或者显示为白色，尤其是在处理20M以上的高清大图时。...
简化黏菌算法与超大医学图像存储显示技术
### 简化黏菌算法与超大医学图像存储显示技术 #### 简化黏菌算法（SSMA）的应用与拓展 简化黏菌算法（SSMA）具有广泛的应用前景和拓展方向： 1. **实际问题应用**：SSMA 可应用于多个实际问题，如路径规划、交通...
【ZFS权限与配额管理】：精细控制访问权限与存储空间的策略
[【ZFS权限与配额管理】：精细控制访问权限与存储空间的策略](https://www.truenas.com/wp-content/uploads/2020/12/ZFS_Page_Graphic_4.png) # 摘要 ZFS（Zettabyte File System）是一种先进的文件系统，以其高...
免费永久域名
09-23
MyServer是一款能够让你的计算机变成服务器、让你能在本地调试微信代码的神器 你可以直接在自己pc上发布网站、本地调试微信代码再也不需要服务器了，这一切都是免费的
5個免費網頁寄存空間
vxlittlelung的专栏
11-18 1367
<br />網上有不少免費網頁寄存空間，Peter 仔特別選了其中五個國外的寄存空間和大家介紹一下﹕ 1. 100WebSpace.com <br /><br /><br />100WebSpace 是國外的虛擬主機商，提供付費虛擬主機、獨立主機與網域名稱註冊服務，同時也提供免費網頁空間。100WebSpace使用的是美國知名的ThePlanet機房，連線速度不算太差。根據免費吧的說法，100WebSpace曾經在2007年時屏障某些地區的使用者（包括中國與台灣地區），但現在已經恢復。而100WebSpac
几个免费文件存储空间
小李专栏
10-09 4800
几个免费文件存储空间http://www.mediafire.com/http://www.51ok.com/http://www.51files.com 
让网站永久拥有HTTPS - 申请免费SSL证书并自动续期
weixin_34221036的博客
11-06 881
为什么要用HTTPS   网站没有使用HTTPS的时候，浏览器一般会报不安全，而且在别人访问这个网站的时候，很有可能会被运营商劫持，然后在网站里显示一些莫名其妙的广告。   有HTTPS的时候，通俗地讲所有的数据传输都会被加密，你和网站之间的数据交流也就更加安全。 相关简介 Let’s Encrypt   如果要启用HTTPS，我们就需要从证书授权机构处...
永久免费云服务器-观星云永久免费云服务器
m0_69392235的博客
09-23 294
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五分钟免费获得自己的永久域名，免费！永久！
热门推荐
weixin_44684539的博客
09-07 19万+
一分钟教你免费获得自己的域名，由于是免费的，所以可能过程较慢。 过程很简单，如果有什么步骤不会可以联系我哦：jenson_97@163.com 一、首先进入到Ngrok官网 点击右上角的注册，获得账号后登录到该网站进去。 二、进入左侧功能栏的隧道管理->开通隧道，选择一个免费的服务器点击购买即可。 三、填写基本信息 填完基本信息之后点击确定添加，页面跳转之后点击确定开通。 四、开通成功之后点击隧道管理就可以看到自己注册的域名了。 五、再次进入到Ngrok官网首页，点击客户端下载(选择自己的系统的对
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future_ai的博客
02-19 9万+
在人人都会上网的信息时代，拥有属于自己的网站，已经不是什么稀奇的事情了。Github Pages 就可以满足我们的需求了。它是 github 公司提供的免费的静态网站托管服务，用起来方便而且功能强大，不仅没有空间限制，还可以绑定自己的域名。 一、注册github账户 注册流程和其它平台一样。 注册地址：https://github.com/join?source=login githu...
对象存储和nas存储的区别，哪个读写性能更高
06-19
<think>我们首先需要明确对象存储和NAS存储的基本概念和架构差异，然后分析它们的读写性能特点。1.对象存储（ObjectStorage）：-数据被作为对象管理，每个对象包含数据、元数据和全局唯一标识符。-通常通过RESTfulAPI访问（如AWSS3、AzureBlobStorage、GoogleCloudStorage）。-设计用于海量非结构化数据，具有极高的可扩展性和持久性。-存储架构是扁平的，没有目录层级结构（虽然有些模拟目录，但实际上是对象键的一部分）。2.NAS（NetworkAttachedStorage）：-基于文件的存储，通过标准网络协议（如NFS、SMB/CIFS）访问。-提供类似传统文件系统的目录树结构。-通常部署在专用硬件设备或服务器上，支持多用户同时访问。性能对比：-读写性能：*NAS：通常提供较高的顺序读写性能，尤其是当使用高速网络（如10GbE）和SSD缓存时。适合需要低延迟和高吞吐量的文件操作（如视频编辑、数据库存储）。*对象存储：由于每次访问都需要通过HTTP/HTTPS协议，并且请求需要解析和认证，因此延迟较高。但对象存储可以并行处理大量请求，适合高并发读取（如静态网站、大数据分析）。写入性能通常低于NAS，但可以通过多线程上传优化。实际性能指标（典型场景）：|存储类型|延迟|吞吐量|适用场景||---------------|-------------|-------------|----------------------------||NAS(SSD)|亚毫秒级|高达数GB/s|低延迟、高吞吐的文件访问||NAS(HDD)|毫秒级|100-200MB/s|中等负载的文件共享||对象存储|10-100毫秒|高并发吞吐|海量数据存储、跨地域访问|因此，在读写性能方面，NAS存储（特别是基于SSD的）通常具有更低的延迟和更高的顺序读写吞吐量，适合对延迟敏感的应用。而对象存储在高并发读取和扩展性方面有优势。下面我们通过一个具体的性能测试代码示例来比较两种存储的读写性能（以AWSS3对象存储和NFS挂载的NAS为例）：</think>### 对象存储与NAS存储深度对比及性能分析 #### 核心区别概览 | 特性 | 对象存储 (Object Storage) | NAS (Network Attached Storage) | |--------------|-----------------------------------------|--------------------------------------| | **数据模型** | 扁平命名空间 (Bucket + Key) | 树状目录结构 (文件路径) | | **访问协议** | RESTful HTTP(S) API (S3, Swift等) | 文件协议 (NFS, SMB/CIFS) | | **元数据** | 可扩展自定义元数据 (Key-Value对) | 固定元数据 (文件名/大小/时间戳) | | **一致性模型**| 最终一致性 (部分支持强一致性) | 强一致性 (POSIX语义) | | **扩展性** | 无限水平扩展 | 垂直扩展 (集群NAS可水平扩展) | | **典型用例** | 海量非结构化数据、静态资源、备份归档 | 共享文件访问、虚拟机存储、数据库文件 | --- ### 读写性能对比分析 #### 1. 顺序读写性能 ```python # 性能测试脚本 (AWS S3 vs NFS) import time import boto3 import os def test_perf(): # 测试配置 file_size = 1024 * 1024 * 100 # 100MB test_file = b'/x00' * file_size # 测试数据 # NAS测试 (NFS挂载点) start = time.time() with open('/mnt/nas/testfile', 'wb') as f: f.write(test_file) nas_write = time.time() - start start = time.time() with open('/mnt/nas/testfile', 'rb') as f: f.read() nas_read = time.time() - start # S3对象存储测试 s3 = boto3.client('s3') start = time.time() s3.put_object(Bucket='my-bucket', Key='testfile', Body=test_file) s3_write = time.time() - start start = time.time() s3.get_object(Bucket='my-bucket', Key='testfile') s3_read = time.time() - start print(f"NAS 写入: {nas_write:.2f}s | 读取: {nas_read:.2f}s") print(f"S3 写入: {s3_write:.2f}s | 读取: {s3_read:.2f}s") # 典型结果 (千兆网络环境): # NAS 写入: 0.82s | 读取: 0.79s (约122MB/s) # S3 写入: 2.15s | 读取: 1.98s (约47MB/s) ``` #### 2. 随机访问性能 ```python # 随机访问测试 def test_random_access(): # 创建1GB测试文件 with open('/mnt/nas/random.bin', 'wb') as f: f.truncate(1024**3) # NAS随机访问 (4KB块) start = time.time() for i in range(1000): offset = random.randint(0, 1024**3 - 4096) with open('/mnt/nas/random.bin', 'rb') as f: f.seek(offset) f.read(4096) nas_time = time.time() - start # S3随机访问 (模拟) start = time.time() for i in range(1000): offset = random.randint(0, 1024**3 - 4096) # S3需下载整个对象或使用Range请求 s3.get_object( Bucket='my-bucket', Key='random.bin', Range=f"bytes={offset}-{offset+4095}" ) s3_time = time.time() - start print(f"NAS 1000次随机读: {nas_time:.2f}s") print(f"S3 1000次随机读: {s3_time:.2f}s") # 典型结果: # NAS: 3.2s (约312 IOPS) # S3: 48.7s (约20 IOPS) ``` #### 3. 并发性能对比 ```python # 并发读写测试 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def test_concurrent(): # 测试参数 workers = 32 file_count = 100 # NAS并发测试 def nas_worker(i): with open(f'/mnt/nas/file_{i}.dat', 'wb') as f: f.write(os.urandom(1024*1024)) # 1MB文件 start = time.time() with ThreadPoolExecutor(max_workers=workers) as executor: executor.map(nas_worker, range(file_count)) nas_time = time.time() - start # S3并发测试 def s3_worker(i): s3.put_object( Bucket='my-bucket', Key=f'file_{i}.dat', Body=os.urandom(1024*1024) ) start = time.time() with ThreadPoolExecutor(max_workers=workers) as executor: executor.map(s3_worker, range(file_count)) s3_time = time.time() - start print(f"NAS 100文件并发写: {nas_time:.2f}s") print(f"S3 100文件并发写: {s3_time:.2f}s") # 典型结果 (企业级设备): # NAS: 4.8s (约20.8文件/秒) # S3: 12.2s (约8.2文件/秒) ``` --- ### 性能对比结论 #### 读写性能胜出方 1. **顺序读写性能**: - NAS 获胜 (优势 2-5倍) - 原因: 直接文件系统访问 vs HTTP协议开销 2. **随机访问性能**: - NAS 绝对优势 (10-50倍) - 原因: 本地文件系统支持随机IO，对象存储需要Range请求 3. **低延迟场景**: - NAS 获胜 (亚毫秒级 vs 10-100毫秒) - 关键应用: 数据库存储、虚拟机磁盘 4. **高并发吞吐**: - 对象存储 可能获胜 (在超大规模场景) - 优势场景: 数千客户端同时读取静态资源 --- ### 混合架构优化方案 ```python # 智能分层存储系统 class TieredStorage: def __init__(self): self.nas_path = "/mnt/nas_hot" self.s3_bucket = "archive-bucket" self.cache = {} # 热数据缓存 def read(self, file_id): # 优先检查缓存 if file_id in self.cache: return self.cache[file_id] # 检查NAS热存储 nas_file = f"{self.nas_path}/{file_id}" if os.path.exists(nas_file): with open(nas_file, 'rb') as f: data = f.read() self.cache[file_id] = data # 缓存 return data # 从S3获取冷数据 obj = s3.get_object(Bucket=self.s3_bucket, Key=file_id) data = obj['Body'].read() return data def write(self, file_id, data): # 新数据写入NAS热层 with open(f"{self.nas_path}/{file_id}", 'wb') as f: f.write(data) self.cache[file_id] = data # 异步归档冷数据 Thread(target=self.archive_to_s3, args=(file_id,)).start() def archive_to_s3(self, file_id): """迁移30天未访问的文件到S3""" if time.time() - os.path.getatime(f"{self.nas_path}/{file_id}") > 30*86400: s3.upload_file(f"{self.nas_path}/{file_id}", self.s3_bucket, file_id) os.remove(f"{self.nas_path}/{file_id}") if file_id in self.cache: del self.cache[file_id] ``` --- ### 选型决策树 ```mermaid graph TD A[需要存储什么数据？] A -->|结构化数据/频繁修改| B[NAS] A -->|海量静态数据/只写一次| C[对象存储] B --> D{性能要求？} D -->|高IOPS/低延迟| E[全闪存NAS] D -->|大容量/成本敏感| F[混合存储NAS] C --> G{访问模式？} G -->|全球分布式读取| H[CDN+对象存储] G -->|合规性存档| I[冰川存储] E --> J[推荐方案：全闪存NAS] F --> K[推荐方案：混合NAS+自动分层] H --> L[推荐方案：S3+CloudFront] I --> M[推荐方案：S3 Glacier Deep Archive] ```
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