在Broadwell-EP上,Intel隆重推出了RDT(Resource Director Technology,资源管理技术),按照之前所说的分类,它属于Orchestration(编排)方面的特性,什么是Orchestration?管理员可以更精细的管理CPU上具有的资源,从Cache到代码优先级到内存带宽,都可以管理。而在以往,这些能力至少是在X86世界(部分地)不存在,已有的都是通过操作系统来有限地实现,复杂,繁琐,性能不佳——很简单,应该由硬件完成的工作通过软件实现,就会如此,想一想在Intel VT技术之前,X86虚拟化技术是怎么实现的就可以明白。
Intel Resource Director Technology
RDT是一组技术的集合,在Broadwell-EP上,包含了CMT(Cache Monitoring Technology,缓存检测技术)、CAT(Cache Allocation Technology,缓存分配技术)、CDP(Code and Data Prioritization,代码和数据优先级)和MBM(Memory Bandwidth Monitoring,内存带宽监视),其作用可以顾名思义。
Intel Resource Director Technology
RDT技术当中有些技术并不是第一次出现,不过在以往,这些技术的数量偏少,也没有成体系。在Broadwell-EP RDT当中,有两个核心概念:RMID(Resource Monitoring ID,资源监视ID)和CLOS(Classes of Service,服务类别),它们将整套技术统一起来。
RDT实现了对RMID的使用率的监视,RMID分配给线程、应用(应该是进程)、虚拟机,并支持N:M的高弹性映射
RDT实现了通过CLOS对RMID对应的资源进行控制,CLOS分配给线程、应用(应该是进程)、虚拟机,同样,支持N:M的高弹性映射
以下是监视和强制方面的细节:
显然,通过RDT,X86世界实现了对CPU相关资源前所有为的控制力,和这种控制力直接相关的就是QoS(Quality of Service,服务质量),在云服务当中,更严格的用户SLA怎么达到?RDT可以,超融合系统中,如何保证存储功能的性能?或者网络部分?或者计算部分?RDT可以。在Worshop上,Intel展示了在一个虚拟化系统当中,如果通过RDT保证DPDK加速的Open vSwitch具有恰当的CPU和Cache、Memory资源,从而保证了整个系统性能。除此之外,据笔者了解,Xen Hypervisor也已经有很多在RDT方面的工作,这是一套前景非常光明的功能特性。
好文章,需要你的鼓励
工业升级的关键,或许在于智能本身。“工业+机器人”将成为通向下一阶段工业体系的核心抓手。——黄仁勋。
浙江大学等联合研究发现,AI强化学习效果取决于"模型-任务对齐"程度。当AI擅长某任务时,单样本训练、错误奖励等非常规方法也有效;但面对陌生任务时,这些方法失效,只有标准训练有用。研究团队通过大量实验证实,这种"舒适圈"现象比数据污染更能解释训练差异,为AI训练策略优化提供了新思路。
瑞士政府正式发布了自主研发的人工智能模型,该模型完全基于公共数据进行训练。这一举措标志着瑞士在AI技术自主化方面迈出重要一步,旨在减少对外国AI技术的依赖,同时确保数据安全和隐私保护。该模型的推出体现了瑞士对发展本土AI能力的战略重视。
巴赫切希尔大学研究团队通过对五种不同规模YOLO模型的量化鲁棒性测试发现,静态INT8量化虽能带来1.5-3.3倍速度提升,但会显著降低模型对噪音等图像损伤的抵抗能力。他们提出的混合校准策略仅在大型模型处理噪音时有限改善,揭示了效率与鲁棒性平衡的复杂挑战。