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PolarDB-X 针对跑批场景的思考和实践
金融行业和运营商系统，业务除了在线联机查询外，同时有离线跑批处理，跑批场景比较注重吞吐量，同时基于数据库场景有一定的使用惯性，比如直连MySQL分库分表的存储节点做本地化跑批、以及基于Oracle/DB2等数据库做ETL的数据清洗跑批等。
深度优化 | PolarDB-X 基于向量化SIMD指令的探索
本文将介绍PolarDB-X对于向量化SIMD指令的探索和实践，包括基本用法及实现原理，以及在具体算子实现中的思考和沉淀。
[重磅更新]PolarDB-X V2.3 集中式和分布式一体化开源发布
2023年云栖大会，PolarDB-X 正式发布 2.3.0版本，重点推出PolarDB-X标准版（集中式形态），将PolarDB-X分布式中的DN节点提供单独服务，支持paxos协议的多副本模式、lizard分布式事务引擎，可以100%兼容MySQL。同时在性能场景上，采用生产级部署和参数(开启双1 + Paxos多副本强同步)，相比于开源MySQL 8.0.34，PolarDB-X在读写混合场景上有30~40%的性能提升，可以作为开源MySQL的最佳替代选择。
Multi-Agent实践第6期：面向智能体编程：狼人杀在AgentScope
本期文章，我们会介绍一下AgentScope的一个设计哲学（Agent-oriented programming）
vLLM部署Yuan2.0：高吞吐、更便捷
vLLM是UC Berkeley开源的大语言模型高速推理框架，其内存管理核心——PagedAttention、内置的加速算法如Continues Batching等，一方面可以提升Yuan2.0模型推理部署时的内存使用效率，另一方面可以大幅提升在实时应用场景下Yuan2.0的吞吐量。
从零构建现代深度学习框架(TinyDL-0.01)
本文主要以一个Java工程师视角，阐述如何从零(无任何二三方依赖)构建一个极简(麻雀虽小五脏俱全)现代深度学习框架（类比AI的操作系统）。
AutoMQ：基于 Regional ESSD 构建十倍降本的云原生 Kafka
本文介绍了AutoMQ基于Regional ESSD构建的十倍降本云原生，降低成本并提供无限容量，通过将存储层分离，使用ESSD作为WAL，OSS作为主存储，实现了成本降低和性能优化。此外，它利用弹性伸缩和抢占式实例，减少了70%的计算成本，并通过秒级分区迁移实现了高效弹性。而且，AutoMQ与Apache Kafka相比，能实现10倍成本优化和百倍弹性效率提升，且完全兼容Kafka API。
让X不断延伸, 从跨AZ到跨Region再到跨Cloud
本文从“空间”这一维度，聊一聊PolarDB-X在跨空间部署能力上的不断发展和延伸，以及在不同空间范围下的高可用和容灾能力，并着重介绍一下最新的产品能力——GDN(Global Database Network)。