作者：barry 大模型（LLM）相关理论研究与工程实践随着 GPT3 的发布，在学术界、工业界大爆发，备受各行各业关注，并涌现出一些赋能行业、促进生产力、生产关系变革的实践。GPT3 [1] 以及斯坦福计算机学院近 100+ 教授联名论文 [2] 将大模型列为第三轮 AI 浪潮，相对于传统的机器学

熊彪 腾讯云高级工程师，目前主要负责腾讯云可观测系统的开发与设计。 前言 无论是性能测试环境还是生产环境中，我们经常会遇到响应时间过长的慢调用问题。响应时间是性能评估的一个重要指标，会对最终用户产生直接影响。一个产品是快是慢，响应时间是最直观的感受。其中最让人感到头痛的偶发慢调用问题，算是最难解决的

今天腾讯云正式上线第八代云服务器标准型实例 S8和内存型实例M8。基于自研服务器的高密设计与硬件升级，搭载第五代英特尔®至强®可扩展处理器的腾讯云实例S8/M8，计算性能大幅提升，对比腾讯云云服务器上代实例，整机性能提升115%，单核性能提升28%[1]，内存带宽提升75%。 内置英特尔® 高级矩阵

前言：本文通过案例详细介绍 APM 新推出的线程池与连接池监控功能。 ​ 概要 在 Java 生态系统中，Tomcat 线程池、Dubbo 线程池和 Druid 连接池等资源池被广泛使用。若缺乏有效的监控机制，资源池可能会面临一系列挑战，包括难以察觉的性能瓶颈、资源的不必要浪费、系统稳定性的潜在威胁

近日，腾讯云原生数据库 TDSQL-C 发布列存索引（Column store Index）能力，这一企业级特性将大幅提高用户在使用数据库进行复杂查询时的速度，并降低数据存储空间的使用。 随着互联网、物联网、人工智能等技术的飞速发展，数据量呈现出爆炸式增长，企业的数字化改革也越发深入，因此，企业对数

近日，号称史上最强大的开源模型——Meta Llama 3 正式发布。伴随着日新月异的模型生态，腾讯云异构计算平台作为覆盖90%+大模型客户的AI底座，现已做好充足的准备，围绕Llama 3系列模型，提供从基础设施到编排调度的智算产品矩阵，为企业及开发者提供更快部署、更强性能和更高吞吐的全链路解决方

探索数据库技术前沿，我们邀您一起同行！ 2024年4月26日，“数据库技术与应用深度探索-腾讯云数据库城市行•上海站”，与数据库领域顶尖技术专家面对面，探讨行业最新动态，分享实践案例！ 1、当智能升级加速，领先企业如何利用数据库技术满足复杂多变的业务需求？ 2、面对传统数据库瓶颈，企业如何构建出性能

腾讯云特效播放器SDK针对互动直播、语聊房等场景下面对的多动画播放性能占用过高、复杂动画低端机表现不佳、动画格式不兼容等痛点问题，深度优化系统性能、CPU占用、内存增量、资源文件大小等关键指标。多动画场景下，特效播放器整体性能表现行业领先，低端机型上同样平滑流畅。复杂动效场景下，特效播放器解决了动画

随着大数据数仓技术的发展，业务或商业决策对快速、准确数据支持的依赖日益加深，对数据仓库的数据实时更新技术提出了更高要求。当前，社区版 ClickHouse 不支持唯一索引，通常使用 ReplacingMergeTree 或者 CollapsingMergeTree 等表引擎进行数据的去重和更新操作，

导语 Join Reordering 是数据库优化领域中备受关注的问题。Join Reordering 的问题可以描述为给定一条多表 Join 的 SQL，输出一个 Join Order，使得查询性能最优。TDSQL for PG 优化器使用动态规划自下而上的枚举所有可能的 Join Order，对

6 月 28 日，腾讯云发布了行业首个大数据高性能计算引擎—— Meson ，通过多层级、通用化、智能化等优化理念和技术,为大数据通用计算性能带来体系化的提升。 目前， Meson 已登陆腾讯云数据湖、检索分析服务、云数据仓库三大业务线，为企业在湖仓一体分析、向量检索、海量数据离线计算等业务场景带来

背景介绍 1.腾讯云 TBDS 大数据平台介绍 腾讯云 TBDS 是腾讯经过多年的大数据实践，面向数据全生命周期，对外提供安全、可靠、易用的一站式、高性能、企业级大数据存储计算分析平台，腾讯云TBDS 已落地金融、政务、能源、工业等多个行业，交付了 1000+ 的私有云大数据项目，腾讯云 TBDS

大语言模型长序列是近期研究的热点，如何训练超长序列的模型成为关注的重点。序列并行（SP）是一种将输入序列维度进行切分的技术，它已成为训练和推理更长序列的一种有效方法。近段时间，腾讯云在大模型序列并行领域取得重大突破，推出了创新的USP(Unified Sequence Parallel)技术。对比主

在点播、直播等多媒体业务中，原始的视频文件在被分发前通常会被转码压缩，以降低对网络带宽的占用，并适应终端用户的硬件处理（解码）能力。由于转码参数设置的不同，转码后视频的编码格式、分辨率、码率等属性通常会发生改变。**转码后视频的质量关系到用户的体验，并且不同转码方式对原始视频的压缩程度、对算力资源的

​ 「迷思」是指经由人们口口相传，但又难以证明证伪的现象。由于 GPU 硬件实现、驱动实现是一个黑盒，我们只能通过厂商提供的 API、经过抽象的架构来了解并猜测其原理。因此坊间流传着各种关于与 GPU 打交道时的性能迷思。比如「移动端的瓶颈是带宽」、「移动端不需要太在意 Overdraw」、「植被需