本研究探讨了大规模分布式计算系统中服务水平目标的合规性问题，提出了一种结合主动推理与强化学习的新方法，显示出在内存使用、CPU稳定性和快速收敛方面的优势。

Ray是一个分布式计算框架，由UC Berkeley的RISELab于2016年发布。它支持AI生态系统，提供任务调度、状态管理和数据传输功能。最新版本为2.42.0，支持流式推理和异构设备通信。本文介绍了Ray的架构、集群搭建及多机推理示例。

本研究解决了深度强化学习训练过程中的时间消耗和数据处理问题，通过并行和分布式计算方法提升训练效率。论文提供了对加速训练方法的全面调查，重点介绍了最先进的技术及其文献分类，强调了未来研究方向和潜在影响。

本研究提出了一种基于V2X通信的分布式方案，解决自动化车辆在汇入口合并场景中的轨迹规划问题，降低了对中央控制器的依赖，提高了计算速度和系统安全性。

本文介绍了一种设计深度神经网络的方法，通过网络拆分将工作负载分配到头戴设备上的摄像头传感器和中央聚合器上，以满足系统性能目标。使用SplitNets框架进行模型设计、拆分和通信减少，并在多视图系统中扩展框架，以实现从多个相机传感器中输入的最佳性能和系统效率的融合学习。验证结果表明，拆分网络在ImageNet和3D分类的单视图及多视图系统上的表现优于现有方法。

最近深度神经网络（DNN）的进展源于其在各个领域的出色性能。然而，它们天生的庞大大小限制了将这些网络部署到资源受限的设备，如边缘、移动和物联网平台。我们的工作提出了一种创新的统一方法，将早期退出和分裂计算合并在一起。考虑准确性、计算效率和通信成本，我们确定了 DNN...

该文章介绍了一个协同边缘智能的框架，提高边缘设备的性能目标范围。通过合作，边缘设备能够在保证服务质量和用户体验的情况下实现性能目标。实验结果显示，边缘设备仅需十轮训练即可确保四个性能目标，并且可以添加新类型的设备并重复使用现有模型。此外，通过重新平衡负载，边缘设备能够在网络故障后恢复性能目标符合度。

这篇文章讨论了在Rust中实现分布式计算和处理大规模数据的问题，提出了一些解决方案和挑战，并希望找到更通用、灵活、高效的分布式计算框架。

这次带来的是分布式计算框架 Ray v2 版本的架构 设计中文详解，可能是目前关于 Ray 中文资料最详细的博文了。Ray 是一个为了给分布式提供通用的 API 发明出来的分布式计算框。

在将近25年之后，我将完整地发表《分布式计算宣言》，这是亚马逊早期的一份内部文档，它改变了我们电子商务平台的 架构 。 亚马逊的系统架构的一个非常简短的历史： ...

Uber 的实时数据基础设施： Apache Kafka 用于流式存储， Flink 用于流处理， Pinot 用于 OLAP， HDFS 用于归档存储， Presto 用于交互式查询 数据来源与挑战 Uber 生成的主要数据来源是其数据中心内的最终用户应用程序，例如 Uber（拼车）和 UberEats。这些数据包括客户端事件和来自优步应用程序中运行的 微服务...

本文基于内部分享 <“抄"能力养成系列 – MapReduce: 分布式计算系统设计与实现> 整理. 2003 年开始 Google 陆续放出三套系统的设计(GFS/MapReduce/Bigtable), 在互联网届掀起云计算狂潮一直影响至今. MapReduce 作为老二出场, 因为它的实现依赖于之前分享的 GFS 作为存储. 该论文一出, 便直接催生了 Hadoop...

引子 Julia 是一门相对比较新的着眼于科学计算的语言，语法上看起来有点类似于 Matlab 的脚本语言，但是实际上从 Ruby、Python、Lisp 之类的语言里吸收了许多有趣的特性。在这篇文章中，我想介绍一下 Julia 的分布式计算机制，它方便的并行和分布式计算的能力，结合优质的数值计算能力，其实让它非常方便用于做分布式数据处理——比如 distributed...

嘿嘿，贝壳我现在正式参加了BONIC的两个项目，SETI＠home和Einstein＠home。这两个项目是通过个人电脑的剩余CPU能力来计算大规模运算项目。SETI是寻找外星人的存在。通过个人电脑来计算美国航天局射电望远镜的信号，来分析外星文明的存在可能。Einstein是在2005世界物理年发起的计算引力波的项目。 个人觉得计算来说，PII以上的计算机就可以参与计算，以下的就算了吧。因为...