随着机器学习 (ML) 模型的日益复杂和数据规模的不断增长，人们对 ML 云平台性能的需求也不断增加。为了满足这一需求，云服务提供商不断投资于优化其平台，以提高训练和部署 ML 模型的效率。
提升处理能力
- GPU 和 TPU: 云平台提供商利用图形处理器 (GPU) 和张量处理单元 (TPU) 等专门的硬件，以显著提高计算能力。
- 并行计算: 通过将训练任务分布到多个处理器或机器上，平台可以最大限度地利用可用资源。
优化数据访问
- 分布式文件系统: 云平台提供分布式文件系统，例如 Google Cloud Platform (GCP) 的 GCS 和 AWS 的 S3，可确保快速可靠地访问海量数据集。
- 数据缓存: 缓存机制可将经常访问的数据存储在内存中，从而减少磁盘访问延迟。
增强 ML 工具和库
- 预构建框架: 云平台提供预构建的 ML 框架，例如 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn，以简化模型开发。
- 自动优化工具: 平台提供自动优化工具，例如 AutoML，可根据数据集和模型类型自动调整超参数和架构。
云原生优势
- 弹性: 云平台提供弹性资源，允许用户根据需要动态扩展或缩减其计算能力。
- 免维护: 云服务提供商负责维护和更新平台，免除用户维护运营成本和复杂性。
实际应用
性能提升的 ML 云平台为以下领域带来了显著优势：
- 图像和自然语言处理 (NLP) 模型的快速训练: 利用 GPU 和分布式计算，平台可以快速处理海量图像和文本数据。
- 深度学习模型的部署: 优化后的平台使部署和缩放复杂的深度学习模型变得更加容易。
- 预测分析和异常检测: 提高处理能力使平台能够实时处理数据流，以进行预测分析和异常检测。
未来展望
随着 ML 技术的不断发展，机器学习云平台的性能提升将持续进行。云服务提供商正在探索以下领域：
- 量子计算: 量子计算机有望显著提高某些 ML 任务的性能。
- 无服务器计算: 无服务器架构可消除管理服务器基础设施的开销，提高 ML 训练和部署的效率。
- AI 辅助平台: 人工智能驱动的平台可自动化 ML 开发和优化流程，进一步提高性能。
结论
随着企业和研究人员对 ML 的依赖性不断提高，高效且高性能的机器学习云平台至关重要。通过投资于处理能力、数据访问和 ML 工具的优化，云服务提供商为 ML 社区提供了高效解决复杂问题的平台。随着未来技术的不断发展，机器学习云平台的性能提升将为 ML 应用和创新创造新的可能性。
联邦学习框架FATE V1.7重磅发布：性能巨幅提升，助力多系统互联互通
FATE，全球首个由微众银行人工智能团队研发的联邦学习工业级开源框架，提供数据隐私保护的安全计算框架，支持机器学习、深度学习与迁移学习算法安全计算。
至今已迭代十余版本，应用于金融、医疗等领域，集结上千家企业、高校及科研机构开发者。
FATE V1.7正式发布，带来9项关键更新，显著提升性能与功能：1. **性能优化**：SecureBoost性能提升5倍以上，支持千万级别样本训练；PSI算法性能提升3倍以上，不平衡场景下提升10倍以上。
2. **新增算法**：纵向联邦逻辑回归，支持无可信第三方。
3. **模型转化**：横向模型导出成主流引擎模型训练文件，支持跨引擎离线预测与在线推理。
4. **安全协议增强**：新增同态加密与秘密分享混合协议。
5. **组件插件化**：支持热插拔与多个版本算法组件包。
6. **调度能力增强**：加入checkpoint/warmstart、数据/模型复用、作业参数更新功能。
7. **引擎支持**：简化Session API接口，兼容多方不同引擎设置。
8. **存储增强**：引入LocalFS存储引擎，搭配Spark Local计算模式。
9. **仓库分离**：FATE-Flow独立仓库与AnsibleFATE仓库，增强迭代灵活性与扩展性。
FATE技术架构依托于Tensorflow / Pytorch（深度学习）、EggRoll / Spark（分布式计算框架）与多方联邦通信网络，构建联邦安全协议与联邦学习算法库。
在场景层，FATE整合联邦区块链、联邦多云管理、联邦模型可视化平台、联邦建模pipeline调度与联邦在线推理等功能。
FATE 1.7版本全面升级，解决跨平台互联互通问题，大幅优化性能效率。
深入了解FATE V1.7版本内容，可参考第14期圆桌会议。
新版本对FederatedML、FATE-Flow、FATE-Board、Eggroll等多个模块进行了更新与改进，包括性能优化、算法功能拓展、安全协议增强、组件插件化、调度能力增强、存储增强与仓库分离等。
FederatedML更新包括：性能提升（如纵向联邦SecureBoost与PSI算法）、新算法（如纵向联邦多分类特征工程与两方纵向联邦逻辑回归）、关键功能（如checkpoint与模型热启）与安全协议拓展（同态加密与秘密分享混合协议）。
FATE-Flow仓库分离、组件插件化、调度能力增强、模型与数据管理功能优化。
FATEBoard支持组件数据展示与下载、优化组件与新增warm start机制、改善数据管理与交互体验。
Eggroll改进核心功能（自定义pythonpath与virtualenv）、RollSite提供负载均衡与HTTP支持解决方案。
新版FATE提供全面更新内容与优化，欢迎用户体验与反馈。
亚马逊云科技发布两款芯片 性能明显提升
亚马逊云科技发布了Graviton 3和Trainium两款芯片。
Graviton 3相比前一代Graviton 2在通用运算力上提升了25%，在特定的科学和加密应用中性能可达2倍，AI计算中的bfloat 16数据类型中可达3倍，节能最高可达60%。
Trainium旨在与英伟达的旗舰芯片竞争，以更低40%的成本训练机器学习模型。
亚马逊云科技还推出了基于Amazon Nitro SSD的Im4gn/Is4gen/I4i实例，提供高达30 TB的NVMe存储，I/O延迟降低60%，延迟可变性降低75%。
亚马逊云科技是全球云计算的开创者和领导者，提供超过200项全功能的服务，覆盖计算、存储、网络、数据库、机器人、机器学习与人工智能、物联网、安全、混合云、虚拟现实与增强现实、媒体，以及应用开发、部署与管理等方面。
亚马逊云科技在全球31个地理区域的99个可用区提供服务，并计划新建4个区域和12个可用区。
中国是全球除美国以外有3个亚马逊云科技区域的国家，由光环新网运营的中国（北京）区域于2016年商用，由西云数据运营的中国（宁夏）区域于2017年上线，亚太（香港）区域于2019年上线，2022年10月，亚马逊云科技在台北启用了本地扩展区。
亚马逊云科技在中国建立了上海人工智能研究院、深圳及台北物联网实验室，并拥有数千个合作伙伴，支持了过万家本地初创企业，并为超过70万人提供了云计算相关技能培训。
亚马逊在中国支持的两个可再生能源项目，山东的太阳能项目和吉林的风能项目，已正式投入运营。
提升性能：在Docker中利用硬件加速的实战指南
提升性能：在Docker中利用硬件加速的实战指南
Docker作为革命性的技术，通过容器化环境简化了开发和部署。
然而，随着高性能需求的增长，如何在Docker容器中高效地利用服务器硬件资源，如GPU、硬盘，对开发者和管理员提出了挑战。
本文旨在指导中级和高级开发者，通过实例和命令行代码，了解如何在Docker中配置和优化硬件资源访问。
首先，理解Docker与硬件资源的交互机制。
尽管容器默认提供安全隔离，但为满足计算密集型应用的需求，如机器学习和数据分析，需要配置容器访问硬件。
Docker提供了手段，让容器在保证安全的前提下使用宿主机资源。
接下来，我们将深入了解硬件资源类型，如GPU、硬盘、网络接口等，以及如何在容器中配置它们。
例如，对于GPU，NVIDIA GPU的访问可通过–gpus参数实现。
硬盘资源则可通过卷或绑定挂载来实现数据持久化和共享。
在安全性和性能之间取得平衡至关重要。
我们将讨论最佳实践，以确保在访问硬件时既保护应用免受风险，又提升性能。
实际案例研究将展示如何在AI研究、数据分析和游戏开发等领域有效地利用这些技术。
Q&A部分会解答常见问题，如处理权限、访问多个GPU、数据持久化等，帮助开发者解决实际问题。
通过本文，开发者将掌握在Docker容器中利用硬件资源的实战技巧，提升应用性能并扩展其应用范围。
