大模型算力底座

大模型算力是指计算机系统执行大模型相关计算任务的能力。大模型的重要性训练效率：大模型通常具有庞大的参数规模和海量的训练数据，高效的算力能够显著加快模型训练速度，缩短研发周期。性能保障：在模型的推理、更前沿的技术和模型架构提供了可能，推动大模型技术不断进步与发展，进而拓展人工智能的应用边界和深度。主要算力来源硬件设备：CPU：中央处理器，擅长处理多线程并发任务，适用于逻辑控制密集型工作负载，但在阶段，即根据输入生成输出的过程，强大的算力可以保证快速、准确地响应用户请求，提供流畅的用户体验，尤其是在处理复杂任务和大量并发请求时，如智能客服、语音助手等应用场景。创新能力：充足的算力储备为探索更复杂处理大规模并行计算任务时效率相对较低，通常作为大模型训练和推理的辅助设备。GPU：图形处理器，拥有大量计算核心，特别适合进行大规模矩阵运算，在深度学习场景下表现出色，是目前大模型训练和推理的主流硬件加速设备。FPGA：现场可编程门阵列，可以通过重新配置实现不同的计算架构，灵活性较高，适用于一些对定制化计算有要求的场景，但开发难度相对较大。算力单位常用的算力单位有FLOPS

大模型算力是指计算机系统执行大模型相关计算任务的能力。大模型的重要性训练效率：大模型通常具有庞大的参数规模和海量的训练数据，高效的算力能够显著加快模型训练速度，缩短研发周期。性能保障：在模型的推理、更前沿的技术和模型架构提供了可能，推动大模型技术不断进步与发展，进而拓展人工智能的应用边界和深度。主要算力来源硬件设备：CPU：中央处理器，擅长处理多线程并发任务，适用于逻辑控制密集型工作负载，但在阶段，即根据输入生成输出的过程，强大的算力可以保证快速、准确地响应用户请求，提供流畅的用户体验，尤其是在处理复杂任务和大量并发请求时，如智能客服、语音助手等应用场景。创新能力：充足的算力储备为探索更复杂处理大规模并行计算任务时效率相对较低，通常作为大模型训练和推理的辅助设备。GPU：图形处理器，拥有大量计算核心，特别适合进行大规模矩阵运算，在深度学习场景下表现出色，是目前大模型训练和推理的主流硬件加速设备。FPGA：现场可编程门阵列，可以通过重新配置实现不同的计算架构，灵活性较高，适用于一些对定制化计算有要求的场景，但开发难度相对较大。算力单位常用的算力单位有FLOPS

大模型算力是指计算机系统执行大模型相关计算任务的能力。大模型的重要性训练效率：大模型通常具有庞大的参数规模和海量的训练数据，高效的算力能够显著加快模型训练速度，缩短研发周期。性能保障：在模型的推理、更前沿的技术和模型架构提供了可能，推动大模型技术不断进步与发展，进而拓展人工智能的应用边界和深度。主要算力来源硬件设备：CPU：中央处理器，擅长处理多线程并发任务，适用于逻辑控制密集型工作负载，但在阶段，即根据输入生成输出的过程，强大的算力可以保证快速、准确地响应用户请求，提供流畅的用户体验，尤其是在处理复杂任务和大量并发请求时，如智能客服、语音助手等应用场景。创新能力：充足的算力储备为探索更复杂处理大规模并行计算任务时效率相对较低，通常作为大模型训练和推理的辅助设备。GPU：图形处理器，拥有大量计算核心，特别适合进行大规模矩阵运算，在深度学习场景下表现出色，是目前大模型训练和推理的主流硬件加速设备。FPGA：现场可编程门阵列，可以通过重新配置实现不同的计算架构，灵活性较高，适用于一些对定制化计算有要求的场景，但开发难度相对较大。算力单位常用的算力单位有FLOPS

大模型算力是指计算机系统执行大模型相关计算任务的能力。大模型的重要性训练效率：大模型通常具有庞大的参数规模和海量的训练数据，高效的算力能够显著加快模型训练速度，缩短研发周期。性能保障：在模型的推理、更前沿的技术和模型架构提供了可能，推动大模型技术不断进步与发展，进而拓展人工智能的应用边界和深度。主要算力来源硬件设备：CPU：中央处理器，擅长处理多线程并发任务，适用于逻辑控制密集型工作负载，但在阶段，即根据输入生成输出的过程，强大的算力可以保证快速、准确地响应用户请求，提供流畅的用户体验，尤其是在处理复杂任务和大量并发请求时，如智能客服、语音助手等应用场景。创新能力：充足的算力储备为探索更复杂处理大规模并行计算任务时效率相对较低，通常作为大模型训练和推理的辅助设备。GPU：图形处理器，拥有大量计算核心，特别适合进行大规模矩阵运算，在深度学习场景下表现出色，是目前大模型训练和推理的主流硬件加速设备。FPGA：现场可编程门阵列，可以通过重新配置实现不同的计算架构，灵活性较高，适用于一些对定制化计算有要求的场景，但开发难度相对较大。算力单位常用的算力单位有FLOPS

和共享。算力层：硬件设备：包括高性能的、计算芯片，以及大规模的存储设备和高速网络设备，为模型训练和推理提供强大的计算能力和数据传输能力。算力调度与管理：通过分布式计算、云计算等技术，实现对计算资源的灵活调度和管理，提高资源的利用率和任务的并行处理能力，确保模型训练能够在高效、稳定的算力环境下进行。算法层：基础模型架构：设计和选择适合大模型的基础架构，为模型的学习和表示能力提供保障。训练与优化算法：采用大模型底座是支撑大模型训练和应用的基础设施和技术框架，是构建大模型的基础支撑部分。AI大底座作为大模型时代的基础设施，不仅提供从数据管理到模型部署的全方位服务，还在各个行业中展现出广泛的应用潜力。作用与意义提供基础架构支持：大模型底座为整个大模型的构建提供了底层的技术框架和基础设施，包括硬件架构、软件架构、通信机制等，确保模型能够高效地运行和处理大规模的数据。承载和预处理数据：负责数据的收集模型的训练过程，提高训练效率，同时通过各种优化手段，如调整参数、改进架构等，不断提升模型的性能和表现。实现模型的通用性和扩展性：一个好的大模型底座能够使模型具备较强的通用性，适用于多种不同的应用场景和

和共享。算力层：硬件设备：包括高性能的、计算芯片，以及大规模的存储设备和高速网络设备，为模型训练和推理提供强大的计算能力和数据传输能力。算力调度与管理：通过分布式计算、云计算等技术，实现对计算资源的灵活调度和管理，提高资源的利用率和任务的并行处理能力，确保模型训练能够在高效、稳定的算力环境下进行。算法层：基础模型架构：设计和选择适合大模型的基础架构，为模型的学习和表示能力提供保障。训练与优化算法：采用大模型底座是支撑大模型训练和应用的基础设施和技术框架，是构建大模型的基础支撑部分。AI大底座作为大模型时代的基础设施，不仅提供从数据管理到模型部署的全方位服务，还在各个行业中展现出广泛的应用潜力。作用与意义提供基础架构支持：大模型底座为整个大模型的构建提供了底层的技术框架和基础设施，包括硬件架构、软件架构、通信机制等，确保模型能够高效地运行和处理大规模的数据。承载和预处理数据：负责数据的收集模型的训练过程，提高训练效率，同时通过各种优化手段，如调整参数、改进架构等，不断提升模型的性能和表现。实现模型的通用性和扩展性：一个好的大模型底座能够使模型具备较强的通用性，适用于多种不同的应用场景和

和共享。算力层：硬件设备：包括高性能的、计算芯片，以及大规模的存储设备和高速网络设备，为模型训练和推理提供强大的计算能力和数据传输能力。算力调度与管理：通过分布式计算、云计算等技术，实现对计算资源的灵活调度和管理，提高资源的利用率和任务的并行处理能力，确保模型训练能够在高效、稳定的算力环境下进行。算法层：基础模型架构：设计和选择适合大模型的基础架构，为模型的学习和表示能力提供保障。训练与优化算法：采用大模型底座是支撑大模型训练和应用的基础设施和技术框架，是构建大模型的基础支撑部分。AI大底座作为大模型时代的基础设施，不仅提供从数据管理到模型部署的全方位服务，还在各个行业中展现出广泛的应用潜力。作用与意义提供基础架构支持：大模型底座为整个大模型的构建提供了底层的技术框架和基础设施，包括硬件架构、软件架构、通信机制等，确保模型能够高效地运行和处理大规模的数据。承载和预处理数据：负责数据的收集模型的训练过程，提高训练效率，同时通过各种优化手段，如调整参数、改进架构等，不断提升模型的性能和表现。实现模型的通用性和扩展性：一个好的大模型底座能够使模型具备较强的通用性，适用于多种不同的应用场景和

和共享。算力层：硬件设备：包括高性能的、计算芯片，以及大规模的存储设备和高速网络设备，为模型训练和推理提供强大的计算能力和数据传输能力。算力调度与管理：通过分布式计算、云计算等技术，实现对计算资源的灵活调度和管理，提高资源的利用率和任务的并行处理能力，确保模型训练能够在高效、稳定的算力环境下进行。算法层：基础模型架构：设计和选择适合大模型的基础架构，为模型的学习和表示能力提供保障。训练与优化算法：采用大模型底座是支撑大模型训练和应用的基础设施和技术框架，是构建大模型的基础支撑部分。AI大底座作为大模型时代的基础设施，不仅提供从数据管理到模型部署的全方位服务，还在各个行业中展现出广泛的应用潜力。作用与意义提供基础架构支持：大模型底座为整个大模型的构建提供了底层的技术框架和基础设施，包括硬件架构、软件架构、通信机制等，确保模型能够高效地运行和处理大规模的数据。承载和预处理数据：负责数据的收集模型的训练过程，提高训练效率，同时通过各种优化手段，如调整参数、改进架构等，不断提升模型的性能和表现。实现模型的通用性和扩展性：一个好的大模型底座能够使模型具备较强的通用性，适用于多种不同的应用场景和

和共享。算力层：硬件设备：包括高性能的、计算芯片，以及大规模的存储设备和高速网络设备，为模型训练和推理提供强大的计算能力和数据传输能力。算力调度与管理：通过分布式计算、云计算等技术，实现对计算资源的灵活调度和管理，提高资源的利用率和任务的并行处理能力，确保模型训练能够在高效、稳定的算力环境下进行。算法层：基础模型架构：设计和选择适合大模型的基础架构，为模型的学习和表示能力提供保障。训练与优化算法：采用大模型底座是支撑大模型训练和应用的基础设施和技术框架，是构建大模型的基础支撑部分。AI大底座作为大模型时代的基础设施，不仅提供从数据管理到模型部署的全方位服务，还在各个行业中展现出广泛的应用潜力。作用与意义提供基础架构支持：大模型底座为整个大模型的构建提供了底层的技术框架和基础设施，包括硬件架构、软件架构、通信机制等，确保模型能够高效地运行和处理大规模的数据。承载和预处理数据：负责数据的收集模型的训练过程，提高训练效率，同时通过各种优化手段，如调整参数、改进架构等，不断提升模型的性能和表现。实现模型的通用性和扩展性：一个好的大模型底座能够使模型具备较强的通用性，适用于多种不同的应用场景和

大模型分析涉及多个方面，包括技术原理、算力需求、推理成本、算力基础设施挑战、多模态、长序列、混合专家模型等。技术原理：大模型的预训练技术原理是利用大量无标签或弱标签的数据，通过算法模型进行训练，得到一个初步具备通用知识或能力的模型。算力需求：大模型对算力的需求每年增长四倍以上，过去十年间算力需求增长约100万倍。MoE（混合专家模型）能够在保持模型性能的同时，相比同等规模的稠密模型显著降低计算资源的需求。推理成本：大模型的推理成本相对较高，尤其是在边缘设备上，推理效率仍是瓶颈。算力基础设施挑战：随着大模型算力需求的增长，加速集群互联技术演变成为跨尺度、多层次的复杂系统工程问题，涉及芯片设计任务适应性。然而，这些模型架构的演进同时带来了更巨量的算力需求以及更复杂的集合通信需求，对现有算力基础设施带来了更大挑战。、先进封装、高速电路等多个领域。多模态、长序列、混合专家模型：多模态、长序列、MoE模型已成为大模型架构演进的确定性趋势，它们不仅提升了人工智能在内容理解和内容生成方面的能力，而且提高了模型的泛化能力和

QuarkGateway是连接客户端与QuarkServer服务器的一个中间件，是客户请求QuarkServer服务的总入口，它严格按照用户预定义的配置文件，根据用户的不同需求来提供负载均衡、SQL规则路由、高可用（包括超时转发和宕机转发）、Web运维、Inceptor安全（LDAP,KERBEROS）等各项功能。QuarkGateway可以在多个QuarkServer间平衡业务流量，能够有效地为客户端屏蔽掉集群细节，能将不同的SQL类型路由到不同的QuarkServer，并且解决了QuarkServer超时或宕机后无法执行任务的问题，提高了产品的可用性。QuarkGateway的主要功能包括：负载均衡在这种情景下QuarkGateway可以将特定的业务分担给多个QuarkServer，从而实现多个InceptorServer平衡业务流量的功能，完成此项功能的前提是QuarkServer的TAG属性一致。SQL规则路由QuarkGateway基于特定规则，可将不同类型的SQL路由到不同的QuarkServer。高可用性包括超时转发和宕机转发等，QuarkGateway可将超时或者宕机的...

hbaseSQL的IndexDDL支持创建和删除表的全局索引，包括：创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX删除全局索引：DROPGLOBALINDEX但是，目前Hyperbase不支持使用SQL生成索引，您可以从HyperbaseShell中执行rebuild指令来生成索引，具体请参考《Hyperbase使用手册》。（创建索引前插入的数据没有索引，但是创建索引之后的数据有索引。）下面将具体介绍创建和删除索引的语法。创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX语法：为Hyperbase表建全局索引CREATEGLOBALINDEX<index_name>ON<tableName>(<column1><SEGMENTLENGTHlength1>|<<(length1)>①[,<column2><SEGMENTLENGTHlength2>|<(length2)>,...]②);①column1：指根据哪个列建全局索引，可以有多个列，但不可包含首列（因该列映射为RowKey）。②...

2.1关于社区版您可能想要知道的2.2怎么联系到我们？遇到问题怎么办2.3产品资源汇总

表9.Hyperbase在HDFS中的目录结构简介目录作用有无清理机制or如何清理/hyperbase1根目录/hyperbase1/.tmp临时目录，用于存储临时文件和写入过程中的临时数据。这些临时文件可能包括数据块的临时副本、临时索引文件或其他中间结果文件。写入过程中的临时数据：在hyperbase1中，数据的写入是通过WAL（Write-AheadLog）进行的，WAL用于记录数据变更操作。在写入过程中，hyperbase1会将数据写入到WAL中，同时也会将数据写入到对应的数据文件中。/hyperbase1/.tmp目录用于存储在写入过程中尚未完全写入数据文件的临时数据。这样做是为了确保数据写入的原子性和可靠性。hyperbase1会定期清理/hyperbase1/.tmp目录中的过期临时文件和数据，以避免该目录占用过多的磁盘空间。清理策略可以通过hyperbase1的配置进行调整和设置。/hyperbase1/archive归档目录，用于存储已归档的hyperbase1数据。表数据经过一段时间的存储后，可能会变得不再频繁访问或需要长期保存。为了节省存储空间和提高性能，hyper...

技术支持感谢你使用星环信息科技（上海）股份有限公司的产品和服务。如您在产品使用或服务中有任何技术问题，可以通过以下途径找到我们的技术人员给予解答。email：support@transwarp.io技术支持热线电话：4007-676-098官方网址：http://www.transwarp.cn/论坛支持：http://support.transwarp.cn/意见反馈如果你在系统安装，配置和使用中发现任何产品问题，可以通过以下方式反馈：email：support@transwarp.io感谢你的支持和反馈，我们一直在努力！

JSON配置操作简介表数据VS表的扩展数据索引是Hyperbase的核心功能之一，我们在使用Hyperbase时，常常会为表建各类索引，包括全局索引、局部索引和LOB索引，利用索引中的数据提高查询效率。索引中的数据不属于表数据，但是从表数据而来，和表密不可分，所以我们将表数据和它所有索引中的数据合称为表的扩展数据，也就是说，我们做如下定义：表的扩展数据=表数据＋全局索引数据＋局部索引数据＋LOB索引数据表的元数据VS表的扩展元数据Hyperbase表的元数据包括表名、列族名、DATA_BLOCK_ENCODING、TTL、BLOCKSIZE等等。一张Hyperbase表的各个索引也有自己的元数据，和索引数据一样，索引的元数据和表的关系也十分紧密，所以我们将表的元数据和它所有索引的元数据合称为表的扩展元数据：表的扩展元数据=表的元数据＋全局索引元数据＋局部索引元数据＋LOB索引元数据我们有时也会将表的元数据称为基础元数据或者Base元数据。JSON配置的命令行指令为操作表的扩展数据和扩展元数据服务，Hyperbase提供了扩展的命令行指令：describeInJson、alterUseJ...

为了方便您接下来的安装使用，社区版团队为您准备了视频教程，可以搭配手册内容一起查看：https://transwarp-ce-1253207870.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/TDH-CE-2024-5/%E8%A7%86%E9%A2%91/%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%89%88StellarDB%E5%AE%89%E8%A3%85%E8%A7%86%E9%A2%912024.5.mp4安装教程在安装启动StellarDB社区开发版容器之前，请务必执行dockerps确保环境当前无其他正在运行的开发版容器，如果有，请及时停止以防止后续端口冲突。请务必确保您的安装环境已经配置好了hostname以及/etc/hosts文件，否则hostname和IP地址将无法映射，最终导致安装失败。具体配置方式详见安装前系统配置改动安装流程步骤一将从官网下载下来的产品包上传至安装环境产品包名称：TDH-Stellardb-Standalone-Community-Transwarp-2024.5-X86_64-final.tar.gz步骤二执行下述命令进行解...

表10.Hyperbase在Zookeeper上的znode节点及作用说明节点分类作用/hyperbase1(zookeeper.znode.parent)Operation节点根节点，包含所有被Hyperbase创建或使用的节点/hyperbase1/hbaseid(zookeeper.znode.clusterId)Operation节点HBaseMaster用UUID标示一个集群。这个clusterId也保存在HDFS上：hdfs:/<namenode>:<port>/hyperbase1/hbase./hyperbase1/rs(zookeeper.znode.rs)Operation节点RegionServer在启动的时候，会创建一个子节点(例如：/hbase/rs/m1.host)，以标示RegionServer的在线状态。HbaseMaster监控这个节点，以获取所有OnlineRegionServer，用于Assignment/Balancing。/hyperbase1/master(zookeeper.znode.master)Operatio...

通过Manager管理平台，可一键部署Hyperbase。可以在第一次安装TranswarpDataHub集群时安装，也可以向安装好的集群另外安装Hyperbase服务。详细安装步骤及配置项，请参考《TDH安装手册》。安装Hyperbase可以分为以下步骤：软硬件环境检查：检查服务器配置、操作系统、浏览器是否满足要求。安装前配置：配置系统运行过程中所需的文件目录，确保系统运行正常。确认网络配置、Java环境、NTP服务器配置、安全配置、节点访问配置。安装Manager：安装Manager并实现集群管理。安装Hyperbase：您可以通过Manager管理平台安装Hyperbase，并在安装过程中选择所需的HDFS、YARN和Zookeeper等依赖服务以完成部署。产品包上传：在【应用市场】>【产品包】页面上传Hyperbase及相关服务的产品包。服务添加：通过【集群管理】>【添加服务】添加TranswarpHyperbase服务及TranswarpBasic组件（包括HDFS、YARN、Zookeeper、KunDB等）。配置安全：选择安全认证方式，可选简单认证或Kerbe...

HyperbaseWeb管理页面主要用于Hyperbase服务的各种数据和信息的查看，下面我们将介绍管理页面的一些简单操作。HMaster管理页面打开HyperbaseActiveMaster管理页面的方法有两种：根据集群的ActiveMaster的IP地址打开:http://master_node_ip:60010。如下图：图25.ActiveMasterWeb页面通过TDH管理页面中Hyperbase服务的HMaster的ServiceLink打开，详细流程如下：TranswarpDataHubWEB管理页面也要根据集群的ActiveMaster的IP地址打开，地址一般是http://master_node_ip:8180。打开对应的Hyperbase服务的Roles页面。如下图：图26.Hyperbase角色页面左上角服务名后的圆点颜色表示集群中的Hyperbase服务的状态，比如当前是绿色的Green（HEALTHY），健康状态。另两种状态是Yellow（WARNING）和Red（DOWN）。通过每个HMaster对应的ServiceLink可以打开HMaster管理页面。如下...