产品概述
云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版 是一种大规模并行处理（MPP）数据仓库服务，可提供海量数据在线分析服务。云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版 基于开源项目Greenplum构建，由阿里云深度扩展，兼容ANSI SQL 2003，兼容...
产品概述
什么是批量计算 批量计算（BatchCompute）是一种适用于大规模并行批处理作业的分布式云服务。BatchCompute 可支持海量作业并发规模，系统自动完成资源管理、作业调度和数据加载，并按实际使用量计费。通俗的讲，就是您可以提交一个任意的...
简介
批量计算服务（Batch Computing Service，简称BatchCompute）是一种适用于大规模并行批处理作业的分布式云服务。我们提供了丰富的API接口，您可以基于此API很方便使用BatchCompute的服务以及开发自己的应用程序。请确保在使用这些接口前，...
音视频弹性处理
可以在短时间内准备大量的计算资源进行大规模并行转码处理。能简单迁移基于FFmpeg自建的转码服务。方案简介 本示例是将MOV格式文件转换为FLV、AVI、MP4格式的文件，并将转换后的文件存储到对象存储的指定目录中。方案实施如下：上传视频...
基本概念
它是一种为图像和图形运算工作优化的微处理器，适用于大规模并行计算等场景。VM Virtual Machine，虚拟机，指通过软件模拟的具有完整硬件系统功能的、运行在一个完全隔离环境中的完整计算机系统。云边一体 云边一体，又叫云边协同，其中...
扩展性原理
针对这类在线数据库上复杂SQL的处理，PolarDB-X 1.0 额外扩展了单机并行处理器（Symmetric Multi-Processing，简称SMP）和多机并行处理器（DAG）。前者完全集成在 PolarDB-X 1.0 内核中；而对于后者，PolarDB-X 1.0 构建了一个计算集群，...
PyODPS概述
如tunnel下载操作、execute操作、to_pandas操作等，因此，很多初始使用PyODPS的用户会试图把数据拉取到本地，处理完成后再上传到 MaxCompute上，很多时候这种方式是十分低效的，拉取数据到本地彻底丧失了MaxCompute的大规模并行能力的优势...
MaxFrame概述
您可以用更熟悉、高效、便捷的方式利用MaxCompute的海量计算资源及数据进行大规模数据处理、可视化数据探索分析以及科学计算、ML/AI开发等工作。本文为您介绍MaxFrame背景信息、功能介绍及使用场景。版本说明 当前MaxCompute MaxFrame功能...
应用场景
云服务器ECS具有广泛的应用场景，既可以...推荐使用 弹性高性能计算E-HPC，弹性高性能计算可以将计算能力积聚，用并行计算方式解决更大规模的科学、工程和商业问题。更多案例 更多关于云服务器ECS的应用场景，请参见 云服务器ECS客户案例。
什么是基因分析平台？
提供计算侧的文件访问缓存加速，支持计算作业直接读写OSS文件，解决并行任务的I/O和吞吐问题 大规模并行计算调度，提供容器/虚拟机执行环境，支持多种异构计算，加速基因分析。工程化的流程执行引擎，支持GA4GH标准（WDL/CWL）,无需迁移...
计划加速
QUERY PLAN-PartitionedTableScan on prt1(cost=0.00.1.00 rows=1 width=40)->Seq Scan on prt1(cost=0.00.1.00 rows=1 width=40)(2 rows)并行查询 PolarDB PostgreSQL版 支持分区表的 并行查询，它能很好的处理大规模数据的查询。...
计划加速
QUERY PLAN-PartitionedTableScan on prt1(cost=0.00.1.00 rows=1 width=40)->Seq Scan on prt1(cost=0.00.1.00 rows=1 width=40)(2 rows)并行查询 支持分区表的 并行查询，它能很好的处理大规模数据的查询。和 Append 一样，...
产品规格
ecs.sccgn6.24xlarge 处理器：2.5 GHz主频的Intel ® Xeon ® Gold 6149（Skylake）vCPU：96 内存：384GiB GPU：8*Nvidia Tesla V100 以太网：30Gbit/s RDMA：50Gbit/s 高效云盘 ESSD云盘 SSD云盘 需要GPU参与的单机或多机并行计算业务，如...
未来规划
云计算架构的核心逻辑就是通过虚拟化技术带来池化资源，云原生数据库采用分布式数据库架构，实现大规模扩展，每套数据库系统横跨多台服务器和虚拟机，带来了全新的系统管理挑战。其中最核心的挑战就是如何实现弹性以及高可用，实现按需按量...
功能概览
大规模文件系统通常用于处理和存储大量数据，并提供高吞吐量、高并发和高可用性特性。这些系统可以广泛应用于云计算、高性能计算、大数据分析、媒体处理和其他需要处理大型数据集的场景。本文介绍 云备份 大规模文件系统（除NAS以外）备份...
超级计算集群概述
计算：处理器与内存配比为1:3 处理器：3.1 GHz主频的Intel ® Xeon ® Gold 6149（Skylake）存储：均为I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 网络：同时支持RoCE网络和VPC网络，其中RoCE网络专用于RDMA通信 适用场景：大规模机器学习训练 ...
验证分析型查询请求能力
它适用于处理大规模、多维的数据集，能够帮助用户进行数据分析、数据挖掘、业务决策等。并行执行 OceanBase 数据库的并行执行指的是在分布式架构下进行的并发处理。OceanBase 数据库采用了分布式架构，将数据分片存储在不同的节点上，通过...
应用场景
例如，来自不同数据源的计量数据被收集到日志服务，函数计算 的定时器定时触发 云工作流 执行，云工作流 利用 函数计算 对多个Shard的计量数据做并行处理，并将结果分别写回日志服务；然后可以将所有Shard产生的文件进行聚合，写入表格存储...
应用场景
GPU计算的处理优势在于拥有众多专用的并行计算单元以及超高的显存带宽，让多路大规模数据搬移和快速并行计算成为典型的计算模式，但该模式也导致了每路数据的处理延迟增加。在具有低延迟需求的在线业务场景中，例如语音识别等，在Batch值较...
LLM on DLC-Megatron on DLC最佳实践
附录：PTD-P并行技术原理介绍 大规模并行训练的一个关键因素是并行训练策略的选择。在 Efficient Large-Scale Language Model Training on GPU Clusters Using Megatron-LM 和 Reducing Activation Recomputation in Large Transformer ...
技术原理
原理架构 MPP和只读资源 PolarDB-X 1.0 通过多组DRDS计算节点提供大规模多级并行处理能力（Massively Parallel Processing，简称MPP），针对计算节点进行Scale-out完成MPP处理能力的线性扩展。同时通过AiSQL三节点基于Paxos构建Row-based...
灵骏常见问题
在并行度极高的大规模计算场景，比如自然语言处理、自动驾驶模型训练、推荐引擎等，相比普通GPU托管服务可以减少训练的时间和成本，建立更大、更复杂的模型。开通集群后，是否需要安装GPU驱动？灵骏计算节点的操作系统镜像中已包含GPU驱动...
概述
弹性并行查询（Elastic Parallel Query）针对云上用户实例CPU资源利用率较低、使用不均衡的特征，充分挖掘集群中多核CPU的并行处理能力，以8核32 GB（独享规格）的 PolarDB MySQL版 集群版为例，示意图如下所示：前提条件 PolarDB 集群版本...
常见问题
2）大规模并行计算，不受限本地计算资源规模，支持Scatter-Gather的模式，对生信流程进行并行计算优化。3）加速硬件和算法，提供Sentieon软件、FPGA、GPU等多种加速手段，针对长耗时的计算步骤进行优化，并可以和用户脚本自由组合。问：...
PAI灵骏智算服务概述
PAI灵骏 主要面向图形图像识别、自然语言处理、搜索广告推荐、通用大模型等大规模分布式的AI研发场景，适用于自动驾驶、金融风控、药物研发、科学智能、元宇宙、互联网和ISV等行业。您只需为AI训练所消耗的资源付费，无需建设、调优和运维...
CPFS并行文件存储
CPFS并行文件存储 提供高性能计算文件存储，支持标准的POSIX和MPI-IO协议，自带的高性能计算程序无需任何接口适配和性能优化即可高效执行，满足高性能文件存储需求。产品架构 CPFS并行文件存储 是针对高性能和超大规模存储场景推出的文件...
整体架构
AnalyticDB MySQL 数仓版（3.0）主要用来处理高性能在线分析场景的数据。随着数据规模的暴增和数据格式的多样化，通常需要离线处理ETL前，先对数据进行加工规整。AnalyticDB MySQL 新推出的 湖仓版（3.0）新增了高吞吐离线处理能力，通过...
迁移Batch批量计算到分布式工作流Argo集群
批处理作业（Batch）通常用于数据处理、仿真计算、科学计算等领域，往往需要大规模的计算资源。分布式工作流Argo集群基于开源Argo Workflows项目开发，完全符合开源工作流标准。通过 工作流集群，您可以轻松编排工作流，每个工作流步骤使用...
任务拆分和执行
该公司选择使用两层拆分的集群任务，通过集群任务并行处理能力提高数据处理效率。具体的实现步骤如下：任务拆分阶段：将用户数据进行拆分，详情请参见 集群任务拆分阶段。第一层拆分：按用户表维度进行数据拆分。第二层拆分：按分页维度...
并行资源控制策略配置
PolarDB 支持通过多种策略控制单个查询或全局的总并行度，以保证在资源负载允许的情况下选择合理的并行度。并行查询排队策略参数 max_parallel_workers 为单个节点内允许同时运行的最大并行worker线程数，超过 max_parallel_workers 后新的...
ARMS告警精细管理最佳实践
而在大规模系统下往往需要多个人和团队来处理各个系统中产生的不同告警。如下图所示是一个典型的垂直业务系统应该配置的告警信息，在这个垂直系统中不同层次的组件所产生的告警它的处理方式和处理人会完全不同。当业务由多个垂直业务组成，...
弹性并行查询（Elastic Parallel Query）常见问题
并行查询的基本原理是有效利用多核CPU并发处理来加速查询，开启并行查询会占用更多的计算资源，并行度设置的过大可能导致集群负载偏高，一般建议不超过CPU核数的1/4。另外并行度超过CPU的核数是没有意义的，当集群有多个RO节点时，可以在8....
PolarDB PostgreSQL版架构介绍
同时，PolarDB PostgreSQL版 具有大规模并行计算能力，可以应对OLTP与OLAP混合负载。还具有时空、向量、搜索、图谱等多模创新特性，可以满足企业对数据处理日新月异的新需求。PolarDB PostgreSQL版 支持多种部署形态：存储计算分离部署、X-...
并行查询配置参数说明
MULTI_NODES：强制多机并行，最大并行度会随节点数增加而成倍增加，适用于海量数据的分析类大查询。records_threshold_for_parallelism Session 若优化器估算出语句中存在扫描记录数超过该阈值的表，优化器会考虑选择并行执行计划。取值...
使用Argo Workflow编排动态DAG Fan-out/Fan-in任务
背景信息 Fan-out Fan-in Fan-out和Fan-in常用于构建高效的并发处理流程，通过拆分（Fan-out）和聚合（Fan-in）操作，能够充分利用多核、多机资源，实现大规模数据的高效处理。如上图所示，工作流编排过程中，可以使用DAG（有向无环图）...
RDS SQL Server CPU使用率高问题排查
CPU使用率高的因素有很多，其中最常见的因素说明及解决方法如下：实例的并行度设置不合理 排查步骤 线程并行处理任务时，由于每个线程处理的数据量不一致，会出现CXPACKET等待情况，CXPACKET等待发生比较多的话，就会造成CPU使用率高。...
计算资源优化
GPU的功能特性如下：拥有大量擅长处理大规模并发计算的算术逻辑单元（Arithmetic and Logic Unit，即ALU）、能够支持多线程并行的高吞吐量运算、逻辑控制单元相对简单。适用于视频转码、图片渲染、AI训练、AI推理、云端图形工作站等场景。...
已停售的实例规格
计算：处理器与内存配比为1:2 处理器：采用第三代Intel ® Xeon ® 可扩展处理器（Ice Lake），基频2.7 GHz，全核睿频3.5 GHz，计算性能稳定 支持开启或关闭超线程配置 存储：I/O优化实例 仅支持ESSD云盘 实例存储I/O性能与计算规格对应...
实践教程概览
MPI（Message Passing Interface）是支持多编程语言的并行计算通信库，具有高性能、大规模性、可移植性、可扩展性等特点。本教程以IMB软件和MPI通信库为例介绍如何测试E-HPC集群的通信性能。测试SCC集群性能 超级计算集群SCC具有无虚拟化...
产品优势
本文介绍云原生关系型数据库 PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）的...跨机并行查询 支持跨机并行查询计算引擎，多个节点跨机并行执行SQL，充分发挥所有计算节点的CPU、内存、网络的硬件资源，加速 分析型查询性能。具体可参见 跨机并行查询。
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