2021KubernetesonAI&EdgeDay圆满举行共探边缘云融合

LFAI&DATA基金会在过去三年中,共有383个组织参与了代码提交,见证了开源社区的壮大与成长。同时也在面临很多挑战,例如算力、人才、建立信任、数据隐私等等。需要大家携手并进,为开源社区的发展一起努力。

CNCF亚太区首席战略官陈泽辉致辞

尖峰对话

LFAI&DATA基金会主席堵俊平先生、CNCF亚太区首席战略官陈泽辉

两位共同探讨在数字时代云原生与AI开源社区的角色和未来。他们认为在当下,各开源社区应进一步加强协作、深度融合、互相赋能,让开源社区更加强大。最后,两位大咖还就云原生、AI两者之间的关系展开讨论。他们认为,两者一个偏底层创新,另一个则偏应用层,并不是分割、对立,而应该互补。

华为黄之鹏:MindSporeCommunityOperation

华为昇腾开源生态总监黄之鹏

OPPO:ChubaoFS云原生存储平台落地经验

OPPO分布式存储架构师常亮

作为首个国产开源存储系统,ChubaoFS已经在众多大型企业的业务场景中得以应用。借助开源,也让ChubaoFS拥有更强的包容和开放性。可进一步提升元数据性能,降低运维成本。

K8s超大规模机器学习平台实践和基于ONNXRuntime训练加速

leadofAIproductinAzureOfficeofCTOAsiaHenryZeng

AsAIandMLdemandsandapplicationkeepbooming,therequirementsforAIplatformisgrowingtofacilitateAIpractitionerstoexperimentwithstate-of-artideas,buildanddeployproductionreadymodelstocreatebusinessvalues.Ahighlystable,scalable,resilientanduserfriendlyAIplatformwillacceleratetheresearchandlandingofAI.Furthermore,withtheadvancementoflargefoundationmodel,trainingperformancebecomescriticalforbothtimetovalueandcarbonemission.

Inthispresentation,wewillsharetheexperienceandbestpracticesonhowwedevelopandoperateasuperlargescaleandhighlyreliableGPUandCPUAIplatformbasedonKubernetes,including,

1.StabilityofsuperscaleKubernetesclustersonnodes,serviceandapplications

2.SchedulerfordifferentAIworkloadstobalanceutilizationandfairness

3.BestpracticetorunlargescaledistributedAIworkload

4.AcceleratelargefoundationmodeltrainingwithONNXruntime

腾讯:全场景在离线混部系统Caelus项目

腾讯高级工程师陈东东

主流的容器编排在实际应用中会遇到诸多挑战,例如资源分配不高效、调度不够合理等等。在离线混部系统,可以在线作业运行过程中填充离线作业,来提高资源利用率。但也存在很多难题,系统庞大、组件众多,需要多团队配合等等。借助Caelus方案,可以有效提升资源利用率,强化共享能力,满足更丰富的应用需求。

国开启科:当量子计算遇上人工智能

国开启科量子技术(北京)有限公司首席算法工程师陈健明

华为:基于Volcano的离在线业务混部技术探索

在目前单集群规模大、资源冗余大、需求波动大、利用率的情境下。云原生基础设施已成为混部主流方案。借助Volcano混部技术,可以实现统一调度、资源隔离,统一用户体验。最后对混部技术未来做简单展望。

KubeCon论道:AI+云原生的机遇与挑战

LFAI&DATA基金会主席堵俊平、CNCF亚太区首席战略官陈泽辉、华为昇腾开源生态总监黄之鹏LinuxFoundation亚太区总监杨轩

DAY2

主持人开场

新华三网络产品线开源联络官马乐

协同共进:CNCF与开放网络和边缘计算

数据显示,2025年,四分之三的企业级数据在边缘创建和处理。边缘计算、云原生为我们提供了更多的容错率。陈泽辉通过上汽大通的案例,详细展示了云原生所带来的效益提升。未来云原生进一步加强与5G融合,势必带来更大的收益。

中国移动:从XGVela项目及网络云云原生研究中获得的经验

中国移动研究院项目经理赵奇慧

中国移动网络云主要承载4G/5G等核心网网元,以虚拟机为主要基础设施形态,网元虚拟化比例超75%,但存在敏捷性不足等问题。中国移动探索使用云原生理念及技术解决此类问题,从网元、云平台、组织流程三方面同步着手挖掘网络云云原生演进方法,当前已在UPF微服务化及云原生设计方面积累经验,并沉淀部分网元通用的管理类TelcoPaaS能力开源至XGVela项目。中国移动希望进一步强化产学研多方合作,共同在网络云中推进云原生技术。

华为电信云开源软件专家梁胜展

通过峰值波动优化、watch链路优化、dockershim瓶颈优化等等,可以有效解决边缘场景的多个痛点。他认为,开源社区是一个很好的技能学习平台;依托开源软件,可以迅速补齐产品能力差距。但更重要的是,作为其中一份子,应该主动储备技能,深入了解;不做拿来主义。

中国电信:ONAP意图驱动网络闭环自治

中国电信研究院研发工程师王栋

随着电信运营商、有线运营商、云服务提供商以及他们的方案提供商对通用自动化平台需求的增加,随愿意图网络变得愈发重要,ONAP项目作为一个为网络运营商、云服务商和企业的网络及边缘计算提供编排、管理和自动化服务的综合平台,可以帮助企业解决诸多难题。目前,中国电信已在随愿网络技术领域实现“学术研究-标准制定-国际开源开发”完整闭环研发链。未来将继续解决跨云、多云的管理。

中国移动:意图网络管理研究

中国移动研究院软件架构师何克光

进一步就意图网络展开讨论。他认为,意图网络的出现将会加速技术创新、提升效率、降低成本,最终实现增加商业价值的目的。但目前意图研究依旧处于初步阶段,难点主要在于运营商与制造商难以达成一致、对接口、意图表达模型缺乏共识以及缺乏对意图信息模型和数据模型的定义。这些都造成了意图网络研究的缓慢进展。目前中国移动正在通过增强功能、应用新技术以及丰富用例,强化意图研究。最终实现2025年建立L4级意图自智网络。

ZTE:网络质量仿真在网络自动化应用

ZTE的资深网管软件工程师黄卓垚

TMF自治网络成为目前重要课题,但如何保证系统参与环节的正确性,又成为新难题。通过网络仿真可以解决难题,但无论离散事件模型还是图神经网络模型,都有各自缺点。但图神经网络依旧就有更强操作性,中兴AI技术团队也解决了各类难题,为意图驱动的网络自动化贡献了自己的力量。

KubeCon论道:边缘计算产业对话

CNCF亚太区首席战略官陈泽辉、华为首席开源联络官任旭东、LinuxFoundation亚太区总监杨轩

PPIO:5G时代的边缘智能与云边协同

PPIO边缘云首席科学家、天津大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师王晓飞

在5G时代,目前AI技术面临包括带宽限制、存储受限、AI算力受限、时延等众多挑战,边缘智能开始提上议程,成为解决问题的关键。PPIO边缘云可实现广覆盖、成本低等目标。目前已服务了包括传统云厂商、创业公司等多类别客户。但目前,复杂性、动态性、实践性,都是边云协同的困难,机遇与挑战并存。

EdgeGallery新版本特性以及与eKuiper深度联合提供边缘数据流处理服务

华为边缘计算资深技术专家、EdgeGalleryTSC主席、DPDK社区董事于洋

EMQ资深软件工程师黄济泳

EdgeGallery不断迭代,只为让5G能力在边缘触手可及。全新的F版本中,进一步优化EdgeNative架构、E2E边缘应用自助订购以及开发集成以及模块增强。让EdgeGallery更加易用。作为边缘流式计算引擎,LFEdgeeKuiper则可以提供轻量化、高性能、易扩展、丰富的源和目标支持等优势,为我们提供更丰富的应用场景。

中国联通:5GMEC基础设施共建共享关键技术分析

中国联通研究院未来网络研究中心移动网室主任黄蓉

在算力从中心云延展到边缘,同时网络和算力在边缘加速融合的当下,移动通信网络共建共享已经是趋势。电信运营商可提供端到端网络SLA保障,互联网厂商则拥有深厚的IT技术基础及强大的云研发能力。两者合作才能形成“统一”的边缘算力资源池,成为连接万物,赋能业务的社会化信息基础设施。目前中国联通已取得一定成绩,但未来如何实现真正去中心化依旧值得探讨。

KubeEdge:基于KubeEdge的云原生边缘计算架构设计与实践

KubeEdge社区核心开发者许世威

目前边缘计算难题众多,无论是复杂的细分领域还是边云通信质量低等,始终困扰着边缘计算的发展。KubeEdge的开放生态、支持复杂边云网络环境等核心理念,在很大程度上解决上述难题,目前社区拥有众多用户及合作伙伴。未来将在基础架构、平台能力、领域场景三大方面继续深化,为边缘云计算及云原生添砖添瓦。

VMware:EdgeXFoundry与基于Kubernetes的、中立的云边协同探索

VMware中国研发总监路广

数据显示,云边协同时代的经济规模,有望达到四万亿。云原生平台如何扩展到边缘,成为行业热议话题。Kubernetes将成为新的基础设施管理标准。为此,对云边协同提出了更多要求,例如云边协同的安全性与一致性、对开发人员的经验及能力有更高要求、不同云管理程序的性能变化与成本控制等等。最终目标为进一步优化安装与升级过程、强化多云协作等等。

新华三:5G边缘计算和云原生融合实践

新华三技术有限公司系统架构师谢瑞涛

H3C5G边缘计算系统是以EdgeGallery为基础,以支持云原生应用和物联网设备为目标的边缘应用接入平台。具备架构兼容性、简单易用、平滑系统对接、DNS自学习及均衡负载等优点。可与区块链、AI多领域进行融合对接。

JuniperNetwork:TungstenFabric在边缘计算场景中的应用

JuniperNetwork中国区创新事业部资深架构师范桂飓

分布式云是未来主流。但无论如何,都需要解决云与云之间的关系构建问题。TungstenFabric作为是多云统一的SDN方案,拥有比较悠久的开源历史。其设计理念包括集中式分布器、分布式网关、互联一切。在云网构建中,起到统一异构资源池,实现多云部署等作用。

结束致辞

LinuxFoundation亚太区总监杨轩

5G时代,云计算与边缘计算将进一步融合。各开源社区、企业也应携手并进,尽可能展开深入合作,共同见证新时代的到来。

THE END
1.神经网络的持续学习:在线学习与非监督学习在深度学习领域,神经网络的持续学习是一个重要的研究方向。在线学习和非监督学习是两种常见的持续学习方法。本文将从背景、核心概念、算法原理、最佳实践、应用场景、工具推荐等多个方面进行深入探讨。 1. 背景介绍 神经网络的持续学习是指在网络训练过程中,通过不断地接受新的数据和信号,使网络能够不断地更新和优化自https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/135782662
2.神经网络的基本概念架构和训练方法腾讯云开发者社区神经网络是一种由多个神经元按照一定的拓扑结构相互连接而成的计算模型。其灵感来自于人类大脑中神经元之间的相互作用。 在过去的几十年里,神经网络一直是人工智能领域中的热门研究方向之一。随着深度学习的兴起,神经网络的应用越来越广泛。本文将详细介绍神经网络的基本概念、架构和训练方法。 https://cloud.tencent.com/developer/article/2285158
3.神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型,旨在解决复杂的模式识别和预测问题。它由多个层级结构组成,每一层包含多个神经元,这些神经元之间通过权重连接,并通过激活函数来进行信息传递和处理。 1. 神经网络的基本结构 神经网络通常包含以下几个部分: https://www.jianshu.com/p/f9906b86f5a2
4.请问在神经网络算法当中提到的在线训练和离线训练分别是什么意思off-line learing 在一段时间之后(如到达终止状态)迭代模型的参数 如monte-carlo 和神经网络中的https://www.zhihu.com/question/35607456/answer/1069565256
5.科学网—[转载]群视角下的多智能体强化学习方法综述通过这种显式的策略评估和建模,让智能体之间更协调地合作是这部分工作的最终目的。在该研究方向中,智能体对其他智能体的策略进行建模,并对其他智能体的行为进行推断[25]。深度强化对手网络(deep reinforce opponent network,DRON)[25]是最早提出利用深度神经网络建模智能体的研究工作;MADDPG算法[17]基于多智能体Actor-https://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=3472670&do=blog&id=1422698
6.2020届计算机科学方向毕业设计(论文)阶段性汇报卷积神经网络的常用算子包括卷积,池化和激活函数等。其中卷积算子通常使用通用矩阵乘算法及其衍生算法实现。本研究基于快速傅里叶变换算法,将原本时域上的卷积变为频域上的乘法操作,从而以较低计算复杂度的方式实现卷积算子。对于其他算子,推导频域上的等价表达并实现。同时结合傅里叶变换的线性性和卷积定理的推论,将整个https://zhiyuan.sjtu.edu.cn/html/zhiyuan/announcement_view.php?id=3709
7.基于改进神经网络的离线签名笔迹识别特别是近来活跃于语音识别、图像处理、自然语言处理等方面等深度学习(DL,Deep Learning)神经网络技术,给笔迹鉴定领域中相当长时间处于瓶颈的离线签名笔迹自动鉴别带来了可尝试突破的可能,从而为签名笔迹鉴定提供了重要的辅助作用。笔迹自动识别技术和系统的开发已经有了比较长的发展历程,特别是在线笔迹识别在金融、安全、https://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10053-1017170556.htm
8.基于matlab的GUi实现手写签名在线识别和离线识别,含有数据集。有在选择机器学习算法时,我们需要根据具体的应用场景和需求来选择合适的算法。例如,我们可以使用支持向量机(SVM)、神经网络等算法来进行离线签名识别。在MATLAB中,我们可以使用相关机器学习框架如scikit-learn来实现这些算法。 四、结论 本文围绕基于MATLAB的手写签名在线识别和离线识别技术进行了深入探讨。通过实现手写签名在线https://blog.51cto.com/u_17190832/12836353
9.如何在PS2023中安装神经网络滤镜离线安装包鼠标双击视频文件如何在PS2023中安装神经网络滤镜离线安装包 首先我们作一下简单介绍,Neural Filters(神经网络滤镜)是从PS2021版本才开始有的,此滤镜工作的方式是把需要处理的数据在线传输到Adobe官方远程服务器云端作处理,然后再把处理后的数据返回到我们本地计算机的PS,所以必须联网且注册并登录到Adobe Creative Cloud(ACC)才可以使用https://www.163.com/dy/article/HV5EI6KF055627PI.html
10.PS2024神经网络滤镜离线安装包NeuralFilters支持Win请注意,Neural Filters需要在线连接到Adobe的官方远程服务器,因此如果您的网络连接较差,可能会导致滤镜的异常运行。确保您的网络连接稳定,以获得最佳体验。 PS神经网络滤镜(Neural Filters)是Photoshop 2024正式版的一项令人兴奋的功能,可大幅简化图像编辑工作流程,同时提供了丰富的滤镜选择。无论您是专业设计师还是刚开始https://www.shejibaozang.com/11233.html
11.PS2024最强工具一键直装NeuralFilters神经滤镜图文教程自从PS2021年推出“神经滤镜”之后,每个版本的PS当中,“神经滤镜”的选项都是灰色的、无法使用;进入“神经滤镜”之后,点击每个功能模块右侧的“小白云+箭头”图标,都是没有反应的,需要另外安装。 Adobe Photoshop2024正式版Neural Filters 神经网络滤镜 最新离线完整版 https://www.jb51.net/photoshop/923696.html
12.基于柔性神经网络PID参数自适应控制方法及系统6.为了解决上述问题,本发明提出了一种基于柔性神经网络pid参数自适应控制方法及系统,本发明采用转速电流双闭环的控制结构,其外环采用速度偏差和转矩偏差的itae之和为性能指标函数的柔性神经网络(fnn)pid参数自适应来对转速进行调节,实现速度跟踪的目的,转速环的输出作为电流环的给定;然后内环的电流给定与实时采样的电流http://mip.xjishu.com/zhuanli/60/202210319267.html
13.基于一对一神经网络的离线签名认证方法签名认证按照数据的获取方式可以分为两种:离线签名认证和在线签名认证。离线签名认证是通过扫描仪或数码相机来获取签名的数字图像;在线签名认证是利用数字写字板或压敏笔来记录书写签名的过程。离线签名数据较容易获取,但是它没有利用笔划形成过程中的动态特性,因此较在线签名容易被伪造。 本文对现有的离线签名认证方法进行https://wap.cnki.net/touch/web/Dissertation/Article/10200-2007158736.nh.html
14.日语语音识别在线翻译日语在线翻译发音?国内语音识别技术在识别准确率方面仍有提升空间。未来,通过深度学习和神经网络等技术的不断应用,语音识别技术的准确率将会进一步提高。同时,通过大数据和云计算等技术的支持,语音识别技术可以进行更准确的语音指令识别和语音内容分析。 增加应用场景 国内语音识别技术将会在更多的应用场景中得到应用。除了现有的智能音箱、智https://tool.a5.cn/article/show/74501.html
15.相似度高达99.8%!火山语音发布全新自研语音合成模型PortaSpeech2离线合成是指用户在无网状态下通过本地设备实时进行语音合成, 具备实时性和隐私保护的优势, 虽然这种离线方式消除了对网络连接的依赖, 用户可以在任何时间、任何地点进行合成, 但往往很难与在线合成相媲美。经过深入的训练与优化,PS2 打破传统的单一化低品质的离线效果, 具备了与在线合成的品质并具有多情感、多风格能https://www.geekpark.net/news/323761
16.一个基于BP神经网络的PID温度控制系统的研究与实现.doc一个基于BP神经网络的PID温度控制系统的研究与实现.doc 12页VIP内容提供方:agui1991 大小:32.5 KB 字数:约7.27千字 发布时间:2022-03-23发布于广东 浏览人气:86 下载次数:仅上传者可见 收藏次数:0 需要金币:*** 金币 (10金币=人民币1元)https://max.book118.com/html/2022/0321/8102121116004064.shtm
17.转矩另一有效方法是获得与恒转矩对应的控制电流以抑制转矩脉动,有些方案是使用查表法,完成转矩到电流的转换,也有些研究利用经典RBF神经网络,通过离线训练构造转矩-电流模型,但由于缺乏在线学习过程,不具有控制的实时性。还有些研究根据转矩-电流的转换关系表达式计算电流,但是计算复杂,难以获得准确的参数。目前,对SRM转矩https://pbs.lotut.com/zhuanli/detail.html?id=5ffdaf032be3bf74405fa439