这个我觉得可以把数据库上容器云分为几个阶段：第一个阶段是试点阶段：会将一些办公类，管理类的内部使用系统上云。第二个阶段是推广阶段：除了重要性高和性能要求高的数据库以外，其他都会优先考虑上云。第三个阶段是攻关阶段：也就是专项容器集群建设。对于核心交易类系统，试点专用...

看了下面有chatgpt的回答，真是又系统又全面。那我认为在chatgpt系统回答的基础上，实际行业内该怎么解决这个问题。首先需要搞清楚这个io问题是怎么产生的，然后才是去解决。数据库的io主要是数据和日志的读写，所以得具体区分是哪一种，然后才是具体优化措施。1. 如果仅仅是日志...

容器内要使用的持久化存储方式主要有本次盘、集中式存储、分布式存储、网络存储等。本地盘的方式有hostpath或者通过存储插件来管理卷，优点是性能高，挂载快，缺点是不能跨节点漂移，不易于扩容。所以相对限制比较高。集中式存储和分布式存储都差不多，也都是通过存储插件来管理卷...

容器数据库相比传统数据库的主要变化就是架构和管理。传统数据库需要设计非常健全的高可用容灾机制，而在容器环境，这些需求就彻底换了实现方式。建议采用容器集群自身的高可用能力来实现数据库容器的高可用。开发云原生的operator机制来实现。数据库的访问方式也可能发生变...

对于高IO需求的数据库，是不是要放到容器里面本身就是个值得思考的问题。如果必须这么做的话，那么先分析下这个高io是对延时和吞吐量这两方面具体是什么要求。延时要求高的，优先选择高性能nvme ssd类的存储介质，本地盘或者走ROCE访问存储设备。如果是吞吐量要求高，那么从成本效...

NVIDIA nemo 是由英伟达开发，可用于数据收集、大模型训练、微调、部署。框架具备fine-tuning, prompt learning, and adapter techniques能力，对模型生成内容做优化，学习特定领域知识等；推理上框架使用 NVIDIA Triton优化 AI 推理；数据处理上，nemo包含全面的数据预处理功能，能完...

感觉针对不同行业会发展出不同的大模型，现在大模型展现出的能力是多样化的，能理解语义，能总结分析，能生成图片视频，比如说游戏行业可能需要生成图片，新闻行业就需要生成文稿，而金融行业可能需要智能检索。...

1）GPU如何加速后台的模型学习训练过程？ 大模型训练由于模型参数尺寸很大，很难在一块GPU上进行训练，所以采用模型并行和数据并行的方式进行训练，具体可以参考英伟达megatron-lm或megatron-deepspeed。2）在模型应用过程中，GPU是否也能起到加速作用？ 不知道您是不是指大模型推理阶段...