d Engine Image）的开发和应用。 FPGA加速云服务器 提供现场可编程门阵列（FPGA）及较高的计算性能配置的实例，可以适用于并行计算要求较高的应用，例如机器学习、搜索引擎、人工智能等场景。 基本概念 硬件开发套件（HDK）：HDK包括加速器示例、编码环境、仿真平台、自

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，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update ClickHouse的应用场景： 实时数仓场景 使

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通常，Spark中计算的数据可以来自多个数据源，如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS，用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 分解来看，Spark分成控制端（Driver）和执行端（Executor）。控制端负责任务调度，执行端负责任务执行。

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包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架，其中包含了许多模型的输入处理方法。 获取路径：Support-E 请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 模型软件包结构说明

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包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架，其中包含了许多模型的输入处理方法。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.3.911版本。 说明：

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包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendFactory是用于模型并行计算的框架，其中包含了许多模型的输入处理方法。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.3.912 版本。 说明：

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包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendFactory是用于模型并行计算的框架，其中包含了许多模型的输入处理方法。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.5.901 版本。 说明：

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通常，Spark中计算的数据可以来自多个数据源，如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS，用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 分解来看，Spark分成控制端(Driver)和执行端（Executor）。控制端负责任务调度，执行端负责任务执行。

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通常，Spark中计算的数据可以来自多个数据源，如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS，用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 分解来看，Spark分成控制端(Driver)和执行端（Executor）。控制端负责任务调度，执行端负责任务执行。

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Splitting、Trainer、Serving、Logging等，需要一组容器进行协同工作，就很适合基于容器组的Gang调度策略。MPI计算框架下的多线程并行计算通信场景，由于需要主从进程协同工作，也非常适合使用Gang调度策略。容器组下的容器高度相关也可能存在资源争抢，整体调度分配，能够有效解决

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无单点瓶颈：HSFabric可进行水平扩展，多通道并行传输，速率最大化，跨地域延迟不再成为瓶颈。 更好地计算资源利用：将数据压缩，序列化的任务下推到Worker并行计算。 高效序列化：优化数据序列化格式，同等数据量级下，更低的数据传输量。 流式传输：基于HTTP 2.0 stream, 保证HTTP协议通用性的同时，减少大量数据传输中RPC

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能，Doris可以支持在线服务业务的超高并发，单节点最高可支持上千QPS。更进一步，Doris结合了向量化执行引擎来充分发挥现代化CPU并行计算能力，辅以智能物化视图技术实现预聚合加速，并可以通过查询优化器同时进行基于规划和基于代价的查询优化。 简单易用：支持标准ANSI SQL

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群资源利用率大幅提升，综合分析成本降低50%。 同时通过高性能的计算存储分离架构，打破存算一体架构并行计算的限制，最大化发挥对象存储的高带宽、高并发的特点，对数据访问效率和并行计算深度优化（元数据操作、写入算法优化等），实现性能提升。 MRS 支持自研的超级调度器Superior Scheduler，性能更优。

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包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架，其中包含了许多模型的输入处理方法。 获取路径：Support-E 请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 表2 支持的模型列表

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包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架，其中包含了许多模型的输入处理方法。 获取路径：Support-E 请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 表2 支持的模型类型和权重获取地址

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的值。经验法则是将单个块大小（MB）除以250得到的值作为扫描仪线程数。 增加并行性还需考虑的重要一点是集群中实际可用的CPU核数，确保并行计算数不超过实际CPU核数的75%至80%。 CPU核数约等于： 并行任务数x扫描仪线程数。其中并行任务数为分割数和执行器数x执行器核数两者之间的较小值。

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Hive的数据计算依赖于MapReduce。MapReduce也是Apache的Hadoop项目的子项目，它是一个基于Hadoop HDFS分布式并行计算框架。Hive进行数据分析时，会将用户提交的HQL语句解析成相应的MapReduce任务并提交MapReduce执行。 Hive与Tez的关系

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线程。 支持NVIDIA Tesla V100 GPU卡，每台 云服务器 支持最大8张Tesla V100显卡。 支持NVIDIA CUDA并行计算，支持常见的深度学习框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 单精度能力15.7 TFLOPS，双精度能力7

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