Alluxio 助力 Kubernetes， 加速云端深度学习 范斌 Alluxio 创始成员 车漾 阿里云高级技术专家 目录 • 我们是谁 • 问题背景 • Alluxio 助力云原生 AI 模型训练 • 相关资料 • Alluxio 是谁 • Allluxio 与 Kubernetes 结合 • Alluxio 优化实践 我们是谁？ 车漾 阿里云高级技术专家 范斌 (1GPU) P100 (32GPU) V100 (8GPU) V100 (32GPU) RestNet50 模型训练速度（images/second） 分布式训练/GPU硬件升级加速明显 模拟数据训练时间 108 15.12 4.62 3.39 1 0 20 40 60 80 100 120 P100 (1GPU) P100 (8GPU) P100 (32GPU) 元 P100 1卡：12.78 元/小时 x108 = 1380.24 元 数据访问的新挑战 1.强大的算力需要匹配的I/O吞吐 2.计算存储分离导致I/O延迟 3.单机缓存无法满足海量数据加速 9993.6 3189.6 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 Synthetic ESSD云盘 PL2 RestNet50 模型训练速度 （images/second）

全军出击：全连接层 主讲人：龙良曲 I know nothing Be practical nn.Linear relu? concisely ▪ inherit from nn.Module ▪ init layer in __init__ ▪ implement forward() Step1. Step2. Step3. nn.ReLU v.s. F.relu()

激活函数与GPU加速 主讲人：龙良曲 Leaky ReLU simply SELU softplus GPU accelerated 下一课时 测试 Thank You.

服务网格中管理任何七层流量 赵化冰@腾讯云 #IstioCon Huabing Zhao Software Engineer @ Tencent Cloud https://zhaohuabing.com @zhaohuabing @zhaohuabing @zhaohuabing @zhaohuabing #IstioCon Agenda ❏ Service Mesh 中的七层流量管理能力 中的七层流量管理能力 ❏ 几种扩展 Istio 流量管理能力的方法 ❏ Aeraki - 在 Isito 服务网格中管理所有七层流量 ❏ Demo - Dubbo Traffic Management ❏ MetaProtocol - Service Mesh 通用七层协议框架 #IstioCon Protocols in a Typical Microservice Application Service Security, Observability) #IstioCon What Do We Expect From a Service Mesh? 为了将基础设施的运维管理从应用代码中剥离，我们需要七层的流量管 理能力： ● Routing based on layer-7 header ○ Load balancing at requet level ○ HTTP host/header/url/method

Volcano加速金融行业大数据分析平台 云原生化改造的应用实践 汪 洋, 华为云 Volcano 社区核心贡献者 大数据平台云原生面临的挑战 传统大数据平台云原生化改造成为必然趋势 大数据分析、人工智能等批量计算场景深度应用于金融场景 作业管理缺失 • Pod级别调度，无法感知上层应用 • 缺少作业概念、缺少完善的生命周期的管理 • 缺少任务依赖、作业依赖支持 调度策略局限

为什么要用 Docker 基本概念 镜像 容器 仓库 安装 Docker Ubuntu Debian CentOS Raspberry Pi macOS Windows PC 镜像加速器 使用镜像 获取镜像 列出镜像 删除本地镜像 利用 commit 理解镜像构成 使用 Dockerfile 定制镜像 Dockerfile 指令详解 COPY 复制文件 ADD 更高级的复制文件 镜像构建时，会一层层构建，前一层是后一层的基础。每一层构建完就不会再发生改变，后 一层上的任何改变只发生在自己这一层。比如，删除前一层文件的操作，实际不是真的删除 前一层的文件，而是仅在当前层标记为该文件已删除。在最终容器运行的时候，虽然不会看 到这个文件，但是实际上该文件会一直跟随镜像。因此，在构建镜像的时候，需要额外小 心，每一层尽量只包含该层需要添加的东西，任何额外的东西应该在该层构建结束前清理 清理 掉。 分层存储的特征还使得镜像的复用、定制变的更为容易。甚至可以用之前构建好的镜像作为 基础层，然后进一步添加新的层，以定制自己所需的内容，构建新的镜像。 关于镜像构建，将会在后续相关章节中做进一步的讲解。 镜像 20 Docker 容器 镜像（ Image ）和容器（ Container ）的关系，就像是面向对象程序设计中的 类 和 实例 一样，镜像是静态的定

Internet网络代理有什么？ Maglev Ipvs Katran GFE BFE TGW Nginx Apache httpd SOFAMosn Envoy Linkerd网络的挑战网络的挑战 高效接入 访问加速 容量 稳定性 高可用 灵活弹性 安全合规 防攻击蚂蚁金服网络接入十年变迁 2010年前部署商用设备 前世 01 2010 开始网络代理白盒 化，定制业务逻辑，软 硬件一体解决方案 自研 再启程 03前世 F5 BigIP Netscaler自研四层网络代理 2011 2014 2018 未来 Ø 全面使用DPDK技术重构 Ø EBPF，XDP Ø 可编程交换芯片（P4语言） Ø 四层负载均衡-IPVS Ø NAT网关蚂蚁七层网络代理 Google Spanner?蚂蚁七层网络接入代理 Spanner蚂蚁七层网络接入代理 AGNA （Ant Global Network 微贷 科技开放 物联网 Spanner LVS(四层负载) DNS 网络控制面 LDC1 Spanner Spanner APP APP APP APP Keycenter HTTP1 TLS1.2 MMTP Mtls MQTT HTTP2 TLS1.3 QUIC 国密 硬件加速 安全合规 Spanner LVS(四层负载) DNS LDC2 Spanner Spanner

3.1.1 线性回归的基本元素 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 3.1.2 矢量化加速 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 3.1.3 正态分布与平方损失 网络架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 3.4.3 全连接层的参数开销 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 3.4.4 softmax运算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127 4.1.1 隐藏层 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 4.1.2 激活函数

6.1 感知机 6.2 全连接层 6.3 神经网络 6.4 激活函数 6.5 输出层设计 6.6 误差计算 6.7 神经网络类型 6.8 油耗预测实战 6.9 参考文献 第 7 章 反向传播算法 7.1 导数与梯度 7.2 导数常见性质 7.3 激活函数导数 7.4 损失函数梯度 7.5 全连接层梯度 预览版202112 全连接网络的问题 10.2 卷积神经网络 10.3 卷积层实现 10.4 LeNet-5 实战 10.5 表示学习 10.6 梯度传播 10.7 池化层 10.8 BatchNorm 层 预览版202112 10.9 经典卷积网络 10.10 CIFAR10 与 VGG13 实战 10.11 卷积层变种 10.12 深度残差网络 10.13 DenseNet 循环神经网络 11.1 序列表示方法 11.2 循环神经网络 11.3 梯度传播 11.4 RNN 层使用方法 11.5 RNN 情感分类问题实战 11.6 梯度弥散和梯度爆炸 11.7 RNN 短时记忆 11.8 LSTM 原理 11.9 LSTM 层使用方法 11.10 GRU 简介 11.11 LSTM/GRU 情感分类问题再战 11.12 预训练的词向量

.......................................................................................... 1 （一）各国加速推进云计算战略，聚焦云计算赋能行业价值........................ 1 （二）云市场进入稳定增长阶段，行业巨头进一步扩大领先优势................ 3 （三）云 （二）云计算管理方式不断革新，向下定义算力资源使用新方式.............. 27 （三）云计算持续发挥创新孵化效用，向上定义数字应用新界面.............. 30 四、云计算加速催生算力服务新范式..................................................................... 32 （一）架构方面，云计算支撑算力服务以数据为中心 年中国部分省市云计算相关政策..................................................11 云计算白皮书（2023 年） 1 一、全球云计算发展概述 （一）各国加速推进云计算战略，聚焦云计算赋能行业 价值 美国继“云优先”（Cloud First）、“云敏捷”（Cloud Smart）之后， 又出台多个战略文件，将云计算应用至相关领域，旨在确保其在经