Ascend C的编程模型
Ascend C采用SPMD编程模型，实现多核并行计算。通过将数据切分为多个分片，分配给不同的计算核心（或称为block）并行处理，每个核心根据自身的block_idx执行相同代码但处理不同的数据分片，从而提高计算效率。此模型支持高效的数据并行处理，适用于大规模数据计算任务。
构建高效的数据管道：使用Python进行ETL任务
在数据驱动的世界中，高效地处理和移动数据是至关重要的。本文将引导你通过一个实际的Python ETL（提取、转换、加载）项目，从概念到实现。我们将探索如何设计一个灵活且可扩展的数据管道，确保数据的准确性和完整性。无论你是数据工程师、分析师还是任何对数据处理感兴趣的人，这篇文章都将成为你工具箱中的宝贵资源。
阿里云服务器经济型e、通用算力型u1、计算型c8i、通用型g8i、内存型r8i实例介绍与选择参考
在阿里云现在的活动中，可选的云服务器实例规格主要有经济型e、通用算力型u1、计算型c8i、通用型g8i、内存型r8i实例，虽然阿里云在活动中提供了多种不同规格的云服务器实例，以满足不同用户和应用场景的需求。但是有的用户并不清楚他们的性能如何，应该如何选择。本文将详细介绍阿里云服务器中的经济型e、通用算力型u1、计算型c8i、通用型g8i、内存型r8i实例的性能、适用场景及选择参考，帮助用户根据自身需求做出合适的选择。
分布式是大数据处理的万能药？
分布式技术在大数据处理中广泛应用，通过将任务拆分至多个节点执行，显著提升性能。然而，它并非万能药，适用于易于拆分的任务，特别是OLTP场景。对于复杂计算如OLAP或批处理任务，分布式可能因数据交换延迟、非线性扩展等问题而表现不佳。因此，应先优化单机性能，必要时再考虑分布式。SPL等工具通过高效算法提升单机性能，减少对分布式依赖。
《构建 C++分布式计算框架：赋能人工智能模型并行训练》
在AI快速发展的背景下，模型训练的计算需求激增。基于C++构建的分布式计算框架，通过整合多节点、多GPU/CPU资源，优化数据通信、构建同步机制、实现负载均衡及增强可扩展性和容错性，显著提升训练效率，加速模型迭代，推动AI技术在医疗、交通等领域的广泛应用，开启智能化新时代。
【AI系统】分布式通信与 NVLink
进入大模型时代后，AI的核心转向大模型发展，训练这类模型需克服大量GPU资源及长时间的需求。面对单个GPU内存限制，跨多个GPU的分布式训练成为必要，这涉及到分布式通信和NVLink技术的应用。分布式通信允许多个节点协作完成任务，而NVLink则是一种高速、低延迟的通信技术，用于连接GPU或GPU与其它设备，以实现高性能计算。随着大模型的参数、数据规模扩大及算力需求增长，分布式并行策略，如数据并行和模型并行，变得至关重要。这些策略通过将模型或数据分割在多个GPU上处理，提高了训练效率。此外，NVLink和NVSwitch技术的持续演进，为GPU间的高效通信提供了更强的支持，推动了大模型训练的快