HCIA-Kunpeng Application Developer V1.5 官方教材.pdf

发布时间：2022-06-22 发布人：admin 分类：说明书资料大小：58.94M 资料格式：pdf 举报版权申诉

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鲲鹏体系介绍

鲲鹏应用移植

应用性能测试与调优

应用部署和发布

鲲鹏平台应用软件移植调优综合实验

鲲鹏解决方案

鲲鹏社区

• 大数据1.0面向程序员， 2.0面向分析师， 3.0 面向普通工程师。 • 在互联网时代，相比传统的企业电子办公，出现了大量的非结构化数据，对数据的分布式存储和并行技术提出了很高的要求。Google就是传统互联网的典型代表，发表了GFS、MR、 BigTable等重要的大数据论文，从而引导了大数据的元年。 • 在移动互联网时代，在互联网上的应用远远比传统互联网（PC访问）丰富，数据的结构也发生了很大的变化，对实时处理的能力和大量并发的要求比以前会有巨大的提高。手机银行就是一个典型的代表，现在的手机银行APP能够提供各种丰富的内容，除了传统的网上交易，还包括资讯，娱乐，购物等。所以对数据处理的能力通常就要求多种技术配合来完成，有批处理，内存计算，交互式查询，流式实时处理等，这样就推动了MR, SPARK, Solr, Storm和YARN的发展。 • 到了即将爆发的物联网时代，将是一个完全的数字化的世界，任何东西都将连接到网络上，而最关键的是要将这些东西关联起来，发现其背后存在的规律，为人类的生活、生产创造更大的价值，这就是人工智能时代的大数据处理，这是大数据发展的第3个阶段。

• 目前的人工智能，更多的是代表智能的个体，能够通过自身的持续学习能力，智能的完成单点决策。 • AI产业爆发三大条件：算法、算力、数据。 • 机器经验需要由大量的历史数据得出，所以数据收集无处不在，数据的增长会是几何级数的。使用当前集中式的存储和集中式的通信模式，在未来是无论如何都无法通过一个巨型单点支撑如此大的体量，存储和通信能力都是瓶颈，而且效率会非常低下。 • 算力成本也是人工智能行业的一大痛点。现在的人工智能企业的硬件投入巨大。人工智能对计算的需求非常大，因此对高性能计算定制深度学习芯片要求很高，意味着很多企业要花很多钱买算力、建很多计算中心，造成了很大的资源浪费。 • AI计算发展趋势演变过程中面临着巨大的挑战：随着模型所需的精度越高，所需的计算量也会呈现增长趋势。对于未来算法的发展对整个计算需求所造成的挑战会变得更大，提高整个AI计算系统的性能与效率显得尤为重要。 • 摩尔定律失效，CPU性能提升遭遇瓶颈。Intel宣布正式停用“Tick-Tock”处理器研发模式，未来研发周期将从两年周期向三年期转变。单颗CPU性能的提升在放缓，传统服务器难以满足并行算力需求，服务器CPU出货量增长停滞。 • 如今，AI面临着巨大的计算挑战，提高AI计算系统性能与效率变得尤为重要，需要从系统的角度进行综合考虑。

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