rapid7大规模扫描项目

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阿里开源 支持10万亿模型的自研分布式训练框架EPL(Easy Parallel Library)
最近阿里云机器学习PAI平台和达摩院智能计算实验室一起发布“低碳版”巨模型M6-10T,模型参数已经从万亿跃迁到10万亿,规模远超业界此前发布的万亿级模型,成为当前全球最大的AI预训练模型。同时做到了业内极致的低碳高效,使用512 GPU在10天内即训练出具有可用水平的10万亿模型。
Google Earth Engine——NCEP-DOE Reanalysis 2项目正在使用最先进的分析/预报系统,利用1979年至前一年的过去数据进行数据同化。
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Dapper,大规模分布式系统的跟踪系统。“目前市面的全链路监控系统基本都是参考Google的Dapper来做的”
Dapper--Google生产环境下的分布式跟踪系统,应运而生。那么我们就来介绍一个大规模集群的跟踪系统,它是如何满足一个低损耗、应用透明的、大范围部署这三个需求的。当然Dapper设计之初,参考了一些其他分布式系统的理念,尤其是Magpie和X-Trace,但是我们之所以能成功应用在生产环境上,还需要一些画龙点睛之笔,例如采样率的使用以及把代码植入限制在一小部分公共库的改造上。
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高效开源的网络扫描框架 —— NINJA-PingU
这个扫描框架有着一个很萌的名字(企鹅忍者),同时它还有其他优秀的特性,开源,支持插件,高效。 NINJA-PingU作为一个扫描框架,可不仅仅只有ping这样简单的功能,他是一个专门为大型网络扫描所设计的框架,兼顾效率的同时,支持插件的开发。
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异构加速平台Heterogeneity-Aware Lowering and Optimization (HALO)简介
HALO是异基于编译器的异构加速平台。它通过称为开放深度学习 API ( ODLA )的抽象、可扩展接口来利用针对深度学习领域的异构计算能力。HALO 提供统一的 Ahead-Of-Time 编译解决方案,自动为云、边缘和物联网场景量身定制。
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将LoRa和Google Cloud用于IIoT应用程序
将LoRa连接性与Google Cloud Platform(GCP)配对可以满足广泛的工业IoT(IIoT)用例。LoRa的长久性和灵活性,再加上GCP强大的体系结构和对可扩展创新的承诺,为工业运营商提供了构建明天世界所需的工具。
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分布式诊断神器 | 阿里云链路追踪Tracing Analysis正式商用
阿里链路追踪服务 Tracing Analysis 正式商用,提供分布式系统的全链路追踪能力,帮助客户快速发现和定位分布式系统下的各类性能瓶颈,降低了客户自建全链路系统的技术投入和风险,且云上的托管成本仅自建链路追踪系统的1/5甚至更少。
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