百度智能云 CHPC 支持对接百度智能云多种云服务器规格，满足不同应用负载的算力需求，同时支持多种调度器系统，满足不同的行业使用习惯需求。全面监控计算节点的资源使用情况，若某队列因高优先级任务长时间等待，而另一队列资源闲置，CHPC 将动态调度空闲资源，从而提升整体的计算效率。同时还需要评估应用是否需要大量的并行处理能力，特别是对于可以被分解为多个小块并同时执行的大规模计算任务，是否存在大量的串行

向量数据库是一种专门设计用于存储和检索向量嵌入的数据库系统，能够支持语义搜索、推荐系统、图像识别等 AI 应用场景。下面将详细介绍向量数据库中向量数据的存储和检索原理及实际应用，希望对各位读者有所帮助。

企业在对内了解业务情况、对外宣传产品时，可以通过三维场景，全方位地展示产品的形态特色、数据状态，同时查看生产进度等实时数据。实时对业务成果进行评估。

然而，还有许多参数量大、且高度复杂的模型，如 GPT-3、BERT或其他深度学习框架，对计算资源有极高的要求。GPU 拥有成百上千的核心，可以同时处理多个运算任务，显著加快模型训练的速度。不同于 CPU 的少量高速核心，GPU 拥有成百上千的核心，能同时处理大量的数据，这让得它在执行并行处理任务时表现更好。AI 原生时代，大模型对 AI 算力的需求是无穷尽的，而这些算力分散各地计算中心。为了帮助供

大模型发展到现在，对IT这个产业影响逐渐显现。搞应用的还没有赚到钱，卖铲子的英伟达发了，英伟达发布的最新的 Q1 财报，实现营收260亿美元，较去年同期增长262%，Q1净利润148.1亿美元，同比上升628%。也让英伟达的突破 1000 亿美金，市值超过 2.6 万亿美金。当能正常情况下，未来应用才是大头，应用这块各种新的概念也层出不穷,目前主流应用分两类，一类是 Copilot，一类是 Age

向量数据库是一种专门设计用于存储和检索向量嵌入的数据库系统，能够支持语义搜索、推荐系统、图像识别等 AI 应用场景。下面将详细介绍向量数据库中向量数据的存储和检索原理及实际应用，希望对各位读者有所帮助。

Redis 与数据库的数据保持一致，传统策略是先读缓存，未命中则读数据库并回填缓存，但方式这种维护成本较高。目前国内云厂商数据库很多采用磁盘 kv 存储，内存 + 磁盘结合的方式，比如。传统策略（Redis+MySQL）的形式往往需要技术人员定期维护。缺点：同步延迟可能导致数据丢失。缺点：过期时间内可能存在不一致。优点：减少 MySQL 压力。、阿里磁盘型 Tair 等等。缺点：存在短暂的不一致。

写在前面本文主要内容是上次接受 infoQ 访谈，百度智能云朱洁老师介绍了大模型和 AI 结合相关话题，这次整体再刷新下，给到对这个领域感兴趣的同学。

SysBench 是一个跨平台且支持多线程的模块化基准测试工具，用于评估系统在运行高负载的数据库时相关核心参数的性能表现。可绕过复杂的数据库基准设置，甚至在没有安装数据库的前提下，快速了解数据库系统的性能。

传统没有融合之前，计算和存储是分开的，业界通用的一般使用 Raft 来实现存储数据可靠性，就像右上角图示一样，计算节点把数据发给存储节点 leader，存储节点 leader 收到之后，再发给follower，至少需要收到一个 follower 的确认，才返回成功，这个过程就需要至少两跳网络，而大家知道，整个计算机系统里面，网络是最慢的，网络的跳数越多，性能肯定就越低，怎么想办法降低网络传输路径是