12306的西天取经路 - 春节抢票与PostgreSQL数据库设计思考
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开源数据库PostgreSQL攻克并行计算难题
PostgreSQL 9.6的并行复制一发，相信已经有很多小伙伴已经开始测试了，我昨晚测试了一个场景是标签系统类应用的比特位运算，昨天测试发现性能相比非并行已经提升了7倍。昨天没有仔细研究代码，发现怎么测都只能用8个并行，今天看了一下代码，终于找到端倪了，其实并行度是由几个方面决定d , 决定并行.
浅析GPU通信技术（上）-GPUDirect P2P
1. 背景
GPU在高性能计算和深度学习加速中扮演着非常重要的角色， GPU的强大的并行计算能力，大大提升了运算性能。随着运算数据量的不断攀升，GPU间需要大量的交换数据，GPU通信性能成为了非常重要的指标。
Schedulerx2.0分布式计算原理&最佳实践
1. 前言
Schedulerx2.0的客户端提供分布式执行、多种任务类型、统一日志等框架，用户只要依赖schedulerx-worker这个jar包，通过schedulerx2.0提供的编程模型，简单几行代码就能实现一套高可靠可运维的分布式执行引擎。
浅析GPU通信技术（中）-NVLink
1. 背景
上一篇文章《浅析GPU通信技术（上）-GPUDirect P2P》中我们提到通过GPUDirect P2P技术可以大大提升GPU服务器单机的GPU通信性能，但是受限于PCI Expresss总线协议以及拓扑结构的一些限制，无法做到更高的带宽，为了解决这个问题，NVIDIA提出了NVLink总线协议。
CUDNN学习笔记（1）
cuDNN概述NVIDIA cuDNN是一个GPU加速深层神经网络原语库。它提供了在DNN应用程序中频繁出现的例程的高度优化的实现：
卷积前馈和反馈，
pooling前馈和反馈
softmax前馈和反馈
神经元前馈和反馈：
整流线性（ReLU）-sigmoid
双曲线正切（TANH）
张量转换函数
LRN，LCN和批量归一化前进和后退
cuDNN的卷积程序旨在提高性能，以最快的GEMM（矩阵乘法）为基础实现此类例程，同时使用更少的内存。
大规模数据的分布式机器学习平台
来自阿里云IDST褚崴为大家带来分布式机器学习平台方面的内容，主要从大数据的特点和潜在价值开始讲起，然后介绍阿里的业务场景中常用到的机器学习算法，以及阿里采用的分布式机器学习框架，最后介绍了PAI算法平台，一起来看下吧。