数据仓库的性能问题及解决之道
随着数据量的增长和业务复杂度的提升，数据仓库性能问题日益凸显，如查询慢、跑批不完等。传统解决方案如集群、预计算和优化引擎虽有一定效果，但成本高、灵活性差或性能提升有限。esProc SPL 提供了一种新的解决思路，通过非 SQL 的计算体系，结合高性能算法和优化的数据存储，实现更高效的数据处理，尤其适用于复杂计算场景。
【AI系统】混合并行
混合并行融合了数据并行、模型并行和流水线并行，旨在高效利用计算资源，尤其适合大规模深度学习模型训练。通过将模型和数据合理分配至多个设备，混合并行不仅提升了计算效率，还优化了内存使用，使得在有限的硬件条件下也能处理超大型模型。3D混合并行（DP+PP+TP）是最先进的形式，需至少8个GPU实现。此策略通过拓扑感知3D映射最大化计算效率，减少通信开销，是当前深度学习训练框架如Deepspeed和Colossal AI的核心技术之一。
《TensorFlow 的基本概念和使用场景》
TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，支持灵活构建与训练各类模型。其核心概念包括张量、计算图、变量和会话，广泛应用于机器学习、数据处理、分布式计算及模型部署等领域，具备高效计算与部署能力。
DataWorks
DataWorks是阿里巴巴推出的智能化大数据开发与治理平台，支持数据仓库、数据湖等架构，集成多种阿里云大数据计算服务，如MaxCompute、Hologres等，助力政府、金融、零售等行业实现数据全生命周期管理，推动数字化转型和数据资产增值。
DataWorks
DataWorks 是阿里云推出的一站式智能大数据开发与治理平台，拥有 15 年大数据建设经验，提供 ETL 开发、数据分析及数据资产治理功能，支持 MaxCompute、EMR、Hologres、Flink 和 PAI 等多种计算服务，助力企业实现数据全生命周期管理和价值挖掘。