ai大模型分布式计算

大模型分布式推理是应对大模型推理过程中算力需求和成本挑战的重要技术手段。大模型通常具有海量的参数，其推理对算力要求极高，导致推理成本中95%用于算力，且“万卡集群”的使用效率经常在50%以下，存在算需求。增强系统的可扩展性：随着数据量和模型规模的不断增加，可以方便地添加更多的计算设备到分布式系统中，实现系统的线性扩展，以应对不断增长的业务需求。力资源浪费的情况。单张GPU卡的显存难以支撑大模型的推理，无法满足大模型的实时性和高吞吐量要求。实现方式模型并行：将大模型分割成多个子模型，分配到不同的计算设备上进行推理，然后再将结果进行合并。例如一致性和同步问题。优势降低算力成本：通过将推理任务分布到多个计算设备上，可以充分利用现有的算力资源，避免了为单个大模型配备昂贵的高端计算设备，从而降低了硬件成本。同时，提高了算力的使用效率，减少了算力的闲置和浪费，进一步降低了运营成本。提高推理性能：分布式推理可以并行处理多个任务，大大缩短了推理的时间，提高了系统的响应速度和吞吐量，能够更好地满足实时性要求较高的应用场景，如在线客服、智能助手等的

大模型分布式训练是一种在多个计算节点上并行训练大型机器学习模型的方法，它能够显著提高训练效率和缩短训练时间。以下是一些关键的分布式训练技术和策略：数据并行：数据并行是最常见的分布式训练策略，数据被结构和计算资源的特点，可以选择最适合的并行策略组合进行训练。异步更新机制：在分布式训练中，异步更新机制可以提高效率，通过无锁数据结构最小化同步开销，并支持批量更新提高吞吐量。分布式训练器设计与实现：分布式训练器负责协调数据加载、前向传播、反向传播和参数更新等过程。一个高效的训练器需要处理多个关键问题，包括混合精度训练、梯度累积、优化器集成等。切分为多份并分发到每个设备上进行计算。每个设备都拥有完整的模型参数，计算完成后，设备间的梯度会被聚合并更新模型参数。这种方法能够充分利用多个设备的计算能力，加快训练速度。模型并行：在模型并行中，模型的不同部分被分配到不同的设备上进行计算。每个设备仅拥有模型的一部分，这使得超大的模型能够在有限的计算资源上训练。模型并行通常与流水线并行结合使用，数据按顺序经过所有设备进行计算。流水线并行：流水线并行是

随着企业数字化进程的进一步深入，企业为了解决大数据的“4个V”问题，往往需要构建多个不同技术栈的大数据平台，其中不乏会使用到分布式相关的存储、计算、资源管理技术。分布式系统的出现解决了单机系统无法GoogleFileSystem在内的著名的3篇论文，打开了分布式技术快速发展的大门。2006年，Apache基金会创建了Hadoop开源项目，用来解决大规模的数据存储和离线计算的难题，开始解决商业场景下技术总体上可以概括为分布式计算技术、分布式存储技术和分布式资源管理技术，我们将对这些技术分别展开论述。—分布式数据存储技术—分布式存储技术是相对于集中式存储技术来说的，在大数据技术被广泛使用任务，用多台计算机通过网络组装起来后，然后将每个小任务交给一些服务器来独立完成，终完成这个复杂的计算任务。Google是分布式计算的引导者，其发明的MapReduce计算框架是第一代被成功用于大规模生产就是要将一个大的计算任务拆分为多个小的计算任务，并且让这些任务可以并行起来，还需要尽量减少分布式网络带来的网络和数据shuffle开销。通常情况下，这个分布式系统都是通过局域网连接，各个服务器可能存在

能力。同时，通过将数据分布在多个节点上，分布式技术还能够提供更高的存储容量和可靠性。分布式技术被广泛应用于大规模数据处理、云计算、物联网等领域，分布式技术的出现极大地推动了计算机技术的发展和应用。星环分布式技术星环科技基于分布式软件架构设计了全新的大数据技术栈，实现了统一的分布式计算技术、分布式一致性技术、分布式存储管理技术和分布式事务技术，使用统一融合的数据平台架构取代了业界的混合架构。星环大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试并经官方审计的产品，基于分布式架构构建的基础软件在海量数据的计算和分析上达到业界先进水平。分布式计算技术是支持大数据分析的核心技术，星环自主研发的分布式计算引擎具备较好的扩展性和容错性，在从GB到PB不同量级的数据处理上都具备很好的计算性能，支持数千台服务器规模；除了支持关系表的计算分析以外，该计算引擎还可以支持图数据、时空数据等多种数据模型之间的分布式技术是一种在计算机系统中使用的技术，它将计算和存储分散在不同的机器上，以实现更高效和可扩展的系统。通过将任务分解为多个子任务，并在多个计算机节点上并行执行，分布式技术能够大大提高计算速度和处理

AI大模型训练方法涉及数据预处理、模型构建、分布式训练、优化技术应用、正则化、学习率调整和迁移学习等关键步骤，以提升模型性能和加速训练过程。AI大模型的训练方法主要包括以下几个关键步骤：数据预处理提高模型性能。分布式训练：为了加速模型训练，采用数据并行和模型并行等分布式训练技术，以提高计算效率。优化技术：优化算法，在训练过程中自适应地调整学习率，提高模型的收敛速度。正则化和学习率调整：通过引入：对原始数据进行清洗、整理和标注，以符合训练AI大模型的标准和要求。模型构建：设计和调整模型架构，可能需要对基础大模型进行微调或者迁移学习。模型训练：利用准备好的数据集对模型进行训练，评估模型在特定任务上的性能表现，并进行多轮迭代优化，直到模型达到预定的性能指标和精度要求。模型评估：对训练好的模型进行评估，以了解其在训练集和验证集上的表现，并根据评估结果对模型进行调整，如调整模型结构、参数设置等，以正则化项降低模型过拟合的风险，并在训练过程中调整学习率以适应模型的表现。迁移学习：利用预训练模型在相关任务上的知识，提高模型在新任务上的表现。

准确性和稳定性。在传统的机器学习过程中，数据集通常集中存储在一台计算机上进行模型的训练和推理，因此计算和存储的压力非常大，训练时间长且效率低下。而分布式机器学习则将数据存储在多台计算机上，通过数据切分和并行计算的方式加速模型训练。分布式机器学习的优势包括：可扩展性：可以将计算和存储分配到不同计算机上，随着数据集的增大，系统可以自动扩展。高效性：分布式机器学习可以将大规模数据分成多个小数据集，同时在分布式机器学习是一种利用多个计算节点进行机器学习或者深度学习的算法和系统，旨在提高性能、保护隐私，并可扩展至更大规模的训练数据和更大的模型。分布式机器学习方法可以有效地加速训练过程，同时提高模型的多个计算机上进行训练和优化，大大缩短训练时间。鲁棒性：由于数据可以被存储在多台设备上，因此即使某台设备或某个节点出现故障，系统仍然可以正常工作。分布式机器学习平台-SophonBaseSophonBase作为企业级一站式数据科学平台，支持数据管理、可视化建模、编程式建模等功能模块，包含完备的统计、机器学习、深度学习算法，覆盖从数据接入、数据预处理，到模型训练、模型部署、监控运维的机器学习模型全生命周期流程。

解锁分布式向量数据库：大模型时代的数据新引擎向量数据库：AI时代的新宠在当今数字化的时代，数据犹如一座蕴藏着无尽价值的宝藏，而数据库则是开启这座宝藏的关键钥匙。随着人工智能技术的飞速发展，特别是大的数据库系统，并且采用了分布式架构来处理和管理数据。它的核心在于处理和存储高维向量数据，这些向量数据通常来自于机器学习和深度学习模型对非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）的编码处理。以图像数据为查询。而分布式架构则是将数据库的各个组件分布在多个节点上，通过网络进行通信和协作。与传统的集中式向量数据库相比，分布式向量数据库具有诸多优势。它可以将数据和计算负载分散到多个服务器上，从而能够处理内从数百万张图像中找到与之相似的图片。海量数据存储：分布式向量数据库专为处理数以亿计甚至更多的高维向量而设计，能够在有限的计算资源下保持高效查询性能。它通过分布式存储和数据分片技术，将海量数据分散存储在多个节点上，每个节点只负责存储和处理一部分数据，从而实现了对大规模数据的有效管理。即使数据量达到PB级，也能轻松应对，不会出现性能大幅下降的情况。高扩展性：采用分布式架构，使得分布式向量数据库具有

来提高计算能力和数据存储能力。这也意味着，分布式系统可以更快、更准确地处理大量数据，适用于需要进行处理大规模数据的业务需求。分布式系统的另一个优点是它可以提高系统的稳定性和可靠性。因为如果一个节点的节点中、通过网络连接并行处理，实现更快、更准确和更可靠的数据处理。适用于多个领域和行业，包括大数据、区块链，云计算，机器学习等，并且在未来的发展中，分布式技术也将继续寻新的应用领域。分布式技术是一种基于网络的计算机处理技术，与集中式相对应。分布式技术是指将一个大型的计算和数据处理任务分解成多个小任务，之后分配到多个不同的计算机节点上进行并行处理。这些节点可以是位于同一地区，也可以是遍布全球各地的计算机。这些节点之间通过网络连接，互相通信，从而完成整个任务。每一个任务的结果会被汇总，并返回给主节点。这一过程被称为分布式计算或布式处理。分布式系统的好处在于，它可以通过增加节点出现问题，其他节点仍可以继续工作，保证系统不会崩溃。分布式技术在大数据处理方面特别有效。在大数据时代，海量数据的处理方式已成为企业的核心业务。通过分布式系统，数据可以分散在不同的虚拟节点上，充分利用多核心和

。灵活性，适配多元业务需求分布式数据分析支持多种数据存储和计算模型，可以根据不同的业务需求进行灵活选择和组合。在物联网领域，传感器会产生大量的实时数据，这些数据具有数据量大、流速快、类型多样等特点。对于实时性要求较高的数据分析任务，如设备状态监测和故障预警，可以采用流计算模型；而对于历史数据的深度分析，如趋势预测和性能优化，则可以采用批处理计算模型。分布式数据分析系统能够轻松地整合这些不同的计算模型，满足物联网业务复杂多变的数据分析需求。解锁分布式数据分析：大数据时代的破局利刃大数据浪潮下，分布式数据分析崛起在当今数字化时代，我们正被数据的浪潮所淹没。随着互联网、物联网、人工智能等技术的迅猛发展，数据量呈爆炸式增长。从社交网络上用户，无法满足实时性要求；而且一旦中心节点出现故障，整个数据分析系统就会瘫痪，可靠性较低。在这样的背景下，分布式数据分析应运而生。分布式数据分析通过将计算任务分解为多个子任务，并分配到多个计算节点上并行执行据分析的高性能和高并发要求。分布式数据分析，到底强在哪？分布式数据分析之所以能在大数据时代崭露头角，成为众多企业和领域的首选，得益于其独特的优势。高性能，极速处理海量数据分布式数据分析的高性能体现在其强大

分布式大数据平台是一种为处理海量、复杂的大数据而设计的系统架构，它利用分布式计算和存储技术，实现高效的数据处理和分析。一、基本原理分布式存储数据被分割成多个块或分片，存储在集群中的多个节点上。采用分布式存储系统可以存储PB级甚至EB级的数据。分布式计算计算任务也被分解成多个子任务，分配到集群中的不同节点上并行执行。这种分布式计算方式可以大大提高计算效率。二、应用场景互联网行业搜索引擎公司如百度、谷歌，需要处理海量的网页数据。通过分布式大数据平台，可以快速地抓取、索引和搜索网页。同时，还可以根据用户的搜索历史和行为数据，进行个性化搜索结果推荐。金融行业银行可以利用分布式大数据平台进行风险评估。通过分析大量的客户交易数据、信用记录和市场数据，识别潜在的信用风险和市场风险。物联网行业在工业物联网中，工厂里的大量传感器会产生连续的数据流，如温度、压力、设备运行状态等数据。分布式大数据平台可以实时收集和分析这些数据，实现设备故障预警、生产流程优化等功能。

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...