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数据处理方法、装置、电子设备及存储介质
本公开关于一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质,其中,方法包括:获取第一应用发送的数据同步请求,其中,数据同步请求中包括用户在第一应用中的第一帐号及待同步的数据;遍历账号关联列表,以确定第二应用中是否包含与第一账号关联的第二账号;在账号关联列表中包含第二帐号的情况下,基于待同步的数据,对第二帐号在第二应用中的数据进行同步。该方法在两个账号关联的基础上,可以根据数据同步请求中的待同步的数据,对第二账号在第二应用中的数据进行同步,不仅方便了用户使用产品,节省了用户的时间,而且提高了数据处理的可靠性,从而改善了用户的使用体验。
一种集群中进程协作的方法、系统、设备和存储介质
本发明提供了一种集群中进程协作的方法、系统、设备和存储介质,方法包括:将所有主机配置到同一个网段下,建立每个主机与其他主机的通讯,并监控每个主机的资源配置情况;响应于存在第一主机的资源配置超过阈值,计算所述第一主机中每个进程的资源消耗量,并确定资源消耗量最大的进程;向集群中发起迁移广播,并判断所述集群中是否存在第二主机响应所述广播;以及响应于所述集群中存在第二主机响应所述广播,向所述第二主机发送所述资源消耗量最大的进程。本发明通过设置资源配置阈值,对于达到阈值的服务器会立即进行处理,不会导致服务器宕机甚至雪崩问题,提高了服务器的可用性;并且通过主机之间搭建的网络进行广播通讯,降低了交互频率。
分布式作业调整方法、主节点、系统、物理机及存储介质
本申请实施例提供一种分布式作业调整方法、主节点、系统、物理机及存储介质,其中方法包括:获取用户提交的作业;生成作业的执行计划,执行计划的多个执行阶段包括上游执行阶段以及直接下游执行阶段;在作业执行过程中,获取上游执行阶段的输出数据的统计信息;根据统计信息对直接下游执行阶段进行配置。本申请实施例可基于上游执行阶段的输出结果,动态调整下游执行阶段的配置,例如对下游执行阶段配置并发度、分配数据分区、选择后续的执行路径等。进一步的,本申请实施例能够在深度学习领域优化执行计划的描述,并合理优化资源配置。本申请实施例能够提升分布式系统的性能。
图形处理器资源的使用方法及装置、电子设备
一种图形处理器资源的使用方法及装置、电子设备。该图形处理器资源的使用方法包括:基于应用程序的任务指令,生成图形处理命令包;利用虚拟图形处理器接收图形处理命令包,并将图形处理命令包转发至图形处理客户端;利用图形处理客户端发送包含图形处理命令包的信息至远程的图形处理服务器。图形处理命令包配置为可被对应于虚拟图形处理器的物理图形处理器执行,以完成应用程序的任务指令指示的任务。该图形处理器资源的使用方法提供了远程资源的使用方式,无需在本地端部署图形处理器的硬件资源,具有较高的灵活性和兼容性,可以适用于多样化的远程应用场景。
用于处理任务的方法、处理器、设备和可读存储介质
本公开提供了用于处理任务的方法、处理器、设备和可读存储介质,涉及计算机技术领域,尤其涉及芯片和深度学习领域。具体实现方案为:针对预定类型的计算任务,将计算任务中的多个指令块分配给通用处理核和专用加速核;专用加速核中的控制单元将与其耦合的预定的协处理单元的指令完成指示通过信号通路传送给通用处理核的至少一个处理单元,信号通路被配置为将至少一个通用处理单元耦合到控制单元;以及如果确定接收到指令完成指示,通用处理核通过数据通路获取专用加速核中的第一片内缓存中的数据以用于完成计算任务,数据通路被配置为将通用处理核耦合到第一片内缓存。通过该方法,避免了计算任务切换开销,改进了存储资源和计算资源的利用率。
执行运算的方法、装置、芯片、设备、介质和程序产品
本公开提供了一种执行运算的方法、装置、芯片、设备、介质和程序产品,涉及人工智能领域,尤其涉及深度学习领域。具体实现方案为:一种执行深度学习训练中的运算操作的方法,包括:获取用于运算操作的指令,运算操作包括多个向量操作;针对多个向量操作中的每个向量操作,确定用于比较的两个源操作数向量;以及利用针对向量操作的指令格式,对两个源操作数向量执行向量操作,以得到包括目的操作数向量的运算结果。利用上述方法,可以根据不同的数据类型对用于运算操作的指令进行向量化,增加运算操作的并行度,从而有效提高深度学习训练的计算速度。
指令处理装置、处理器、芯片、计算设备及相应的方法
本公开提供了一种指令处理装置、处理器、芯片、计算设备及相应的方法,涉及计算机技术领域,尤其涉及芯片技术。指令处理装置的实现方案为:包括执行单元;至少一个性能寄存器组,用于记录执行单元执行待调试指令期间的执行信息;配置寄存器,用于配置调试参数;以及触发电路,被配置为根据调试参数来使能上述至少一个性能寄存器组中的一个或多个性能寄存器组以记录执行信息。
一种学习平台模块的部署方法、装置和计算机设备
本发明实施例提供了一种学习平台模块的部署方法、装置和计算机设备,包括:获取鉴权模块、考试模块、社区模块、课程模块及系统模块;将所述鉴权模块、考试模块、社区模块、课程模块及系统模块打包成assembly统一部署模块;将所述assembly统一部署模块部署至服务器;将所述assembly统一部署模块部署至服务器。将微服务模块合并到一个模块来部署,既不浪费资源,同时也便于维护。
应用进程的管理方法、装置、设备及存储介质
本发明公开了一种应用进程的管理方法、装置、设备及存储介质,该方法包括检测到后台应用进程的提权请求时,显示含有提权请求的第一提示框,响应于用户在第一提示框上的确定操作,调用前台服务提高后台应用进程的优先级,使后台应用进程转换为前台进程,获取前台进程的内存占用率,以预设的展示形式,实时将内存占用率渲染至终端显示界面的预设区域,采用本发明提供的实施例,能够提高用户查看前台应用进程的便捷性,从而便于用户管理前台应用进程。
资源调度方法、装置、设备和计算机存储介质
本公开公开了一种资源调度方法、装置、设备和计算机存储介质,涉及人工智能领域中的深度学习和云计算技术。具体实现方案为:获取目标服务的至少一种负载特征;依据所述至少一种负载特征确定所述目标服务的当前压力状况;依据所述当前压力状况确定期望资源实例数;调度资源实例以使得所述目标服务的资源实例数达到所述期望资源实例数,其中被调度的资源实例预先配置有所述目标服务的模型文件。本公开能够快速应对在线服务的流量上涨,降低对服务可用性的影响。