?manejar datos volátiles en entornos de alto rendimiento

Tutorial 4: Sistema y arquitectura HBM para aplicaciones de IA

14 de noviembre de 2022Es innegable que vivimos en una era de volatilidad. Nuestras investigaciones demuestran que las organizaciones resistentes no sólo sobreviven, sino que prosperan a pesar de la incertidumbre. En un entorno turbulento, resulta aún más esencial que los objetivos y las métricas de una organización estén claramente conectados y, al mismo tiempo, sigan siendo adaptables a los cambios externos, lo que proporciona una ventaja competitiva.

La gestión del rendimiento es un factor clave para traducir la estrategia en prioridades claras, dirigir los recursos a las iniciativas más importantes y ayudar a las personas a saber dónde deben concentrar su tiempo y energía. Por gestión del rendimiento entendemos el esfuerzo que se realiza durante todo el año para fijar y alcanzar los objetivos de una empresa, tanto a nivel organizativo como individual.

La gestión del rendimiento es un reto perenne para las organizaciones, y el margen de error se reduce en tiempos volátiles. La aplicación de estas recomendaciones requerirá dedicación, y los directivos pueden optar por poner a prueba los nuevos procesos antes de extenderlos a toda la empresa. La inversión en una gestión del rendimiento resistente beneficiará a cualquier organización, ya sea en medio de turbulencias o en un clima de normalidad.

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ResumenLas mejoras tecnológicas y la creciente amplitud de los flujos de trabajo de las aplicaciones que se ejecutan en plataformas informáticas de alto rendimiento (HPC) impulsan el desarrollo de nuevos servicios de datos que ofrezcan un alto rendimiento en estas nuevas plataformas, proporcionen interfaces y abstracciones capaces y productivas para una gran variedad de aplicaciones, y se adapten fácilmente cuando se implanten nuevas tecnologías. El marco Mochi permite componer servicios de datos distribuidos especializados a partir de una colección de módulos y subservicios conectables. En lugar de obligar a todas las aplicaciones a utilizar una configuración de software de E/S y almacenamiento de datos única, Mochi permite que cada aplicación utilice un servicio de datos especializado en función de sus necesidades y patrones de acceso. Este artículo presenta el marco y la metodología de Mochi. Se describen los componentes centrales y los microservicios de Mochi. Se detallan ejemplos de aplicación de la metodología Mochi al desarrollo de cuatro servicios especializados. Por último, se realiza una evaluación del rendimiento de un componente central Mochi, un microservicio Mochi y un servicio compuesto que proporciona un modelo de objetos. El artículo concluye situando a Mochi en relación con otros trabajos relacionados en el ámbito de la HPC e indicando futuras líneas de trabajo.

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Con el tiempo, el procesamiento de flujos y sus motores de procesamiento asociados han evolucionado hasta el punto de la introducción del paradigma de la Arquitectura Lambda (LA) (Marz, 2013). Las Arquitecturas Lambda están diseñadas para manejar grandes cantidades de datos junto con métodos de procesamiento por lotes y por flujos. Mientras que el procesamiento por lotes ayuda a reducir la latencia, a mejorar la transferencia de datos, a proporcionar tolerancia a fallos, así como una visión completa y precisa de los datos, el procesamiento de flujos proporciona capacidades para tratar datos en tiempo real. Así, el auge de las LA está directamente relacionado con el rápido crecimiento de la analítica en tiempo real de Big Data.

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Según Ewen et al. (2013), el paradigma de la Arquitectura Lambda es el punto de partida de la llamada 4ª Generación de Motores de Procesamiento de Datos que comprende varias características relativas al diseño e implementación de motores de procesamiento para datos masivos, tales como robustez, tolerancia a fallos, baja latencia de lectura y actualización, escalabilidad, generalización, extensibilidad, consultas ad-hoc y mantenimiento mínimo. Para conseguir estas propiedades, la arquitectura prevé que un sistema Big Data se construya en varias capas. Anjos et al. (2015) presentaron la plataforma SMART, que es un marco modular para el análisis de Big Data. SMART considera una gran variedad de fuentes de datos, como conjuntos de datos distribuidos y redes sociales, donde existe una clara necesidad de estandarización. El módulo Dispatcher (DM) en la plataforma SMART es un sistema de orquestación que necesita varias políticas para la gestión de datos y tareas. Este trabajo tiene como objetivo la mejora del motor de toma de decisiones del módulo Dispatcher basado en la capacidad computacional de las máquinas a través de estrategias de programación y configuraciones avanzadas de ejecución en relación con los flujos de datos para lograr una distribución óptima de las tareas para el mejor equilibrio de los recursos computacionales.

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Las mejoras tecnológicas y la creciente amplitud de los flujos de trabajo de las aplicaciones que se ejecutan en plataformas informáticas de alto rendimiento (HPC) impulsan el desarrollo de nuevos servicios de datos que ofrezcan un alto rendimiento en estas nuevas plataformas, proporcionen interfaces y abstracciones capaces y productivas para una gran variedad de aplicaciones, y se adapten fácilmente cuando se desplieguen nuevas tecnologías. El marco Mochi permite componer servicios de datos distribuidos especializados a partir de una colección de módulos y subservicios conectables. En lugar de obligar a todas las aplicaciones a utilizar una configuración de software de E/S y almacenamiento de datos única, Mochi permite que cada aplicación utilice un servicio de datos especializado en función de sus necesidades y patrones de acceso. Este artículo presenta el marco y la metodología de Mochi. Se describen los componentes centrales y los microservicios de Mochi. Se detallan ejemplos de aplicación de la metodología Mochi al desarrollo de cuatro servicios especializados. Por último, se realiza una evaluación del rendimiento de un componente central Mochi, un microservicio Mochi y un servicio compuesto que proporciona un modelo de objetos. El artículo concluye situando a Mochi en relación con otros trabajos relacionados en el ámbito de la HPC e indicando futuras líneas de trabajo.

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