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从Llama到Muse:深度拆解Meta并联推理架构及其工程化挑战
Meta新推闭源大模型Muse Spark,首创PAO并联智能体架构,突破单链推理瓶颈;通过KV Cache动态量化显著降本;支持API高效集成与多模态Omni-Tokenization。标志大模型迈入专业化、工程化新阶段。
迅雷基于阿里云 EMR Serverless Spark 实现数仓资源效率与业务提升
迅雷基于阿里云 EMR Serverless Spark 实现数仓资源效率与业务提升,在迁移到 EMR Serverless Spark 之后,TCO 明显下降,平台按作业生命周期弹性拉起与回收,只为实际消耗付费;同时,托管化带来了稳定性与调度效率提升;更关键的是交付确定性提升,大作业整体可提速约 1 小时,报表链路从长尾波动变成更可控的出数节奏。
鹰角网络:EMR Serverless Spark 在《明日方舟》游戏业务的应用
鹰角网络为应对游戏业务高频活动带来的数据潮汐、资源弹性及稳定性需求,采用阿里云 EMR Serverless Spark 构建云原生大数据架构,迁移后实现计算加速50%,核心链路产出时间提前1.5h,研发效率和稳定性显著提升!
EMR Serverless Spark 携手 PAI/百炼,开启“SQL 即 AI”的新篇章
EMR Serverless Spark 深度集成 AI Function 能力,并无缝对接 阿里云百炼与 阿里云人工智能平台 PAI 模型在线服务 PAI-EAS,定义了“SQL 即 AI”的新解决思路,数据分析师只需一行 SQL,即可直接调用世界顶尖的大模型。
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22天前
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技术深度报道:解析云器Lakehouse如何实现超越Spark 10倍性能提升
云器科技2024年末发布TPC-DS 10TB基准测试报告,Lakehouse引擎性能达Spark的10倍。核心源于四大技术:C++向量化引擎(3×)、Cascades成本优化器(2×)、DAG直连调度(1.3×)与自适应缓存(1.3×),实现全栈协同优化。(239字)
别再把大数据平台当“巨石”了:聊聊云原生时代的大数据平台怎么活得更久
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