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gfs论文前沿信息_gfs官网(2024年11月实时热点)

内容来源：合毅科技所属栏目：教程更新日期：2024-11-28

gfs论文

6.824&15445：分布式宝藏在之前的笔记中，我已经提到过6.824和15445这两门课程，它们真的是进阶中的进阶。这两门课的精髓在于其中的lab，通过一步步实现难度逐渐增加的项目，让你对分布式系统有深入的理解。如果你能掌握其中的大部分知识，你的理论知识将远超大多数工作多年的工程师。无论是求职面试还是自我提升，这两门课都能为你提供巨大的帮助。 𐟌ˆ 6.824：分布式系统的深度探索难度：𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 前置课程：Go语言（非常简单的语言）、数据结构与算法主题：分布式系统（MapReduce、Raft、Spanner、Spark、GFS等） 6.824是一门关于分布式系统的课程，结合了《Designing Data-Intensive Applications》这本书食用，可以让你对分布式系统有更深入的认识。课程使用Go语言教学，如果你已经掌握了一门语言，那么Go语言其实很简单（侧面理解下简单：字节跳动主要用Go，对候选人都不作语言要求）。课程中不会涉及太复杂的语言特性。涉及经典论文： MapReduce（大数据处理的开山鼻祖） Raft（耳熟能详的分布式一致性协议） Spanner（分布式数据库鼻祖） Spark（大数据处理的又一个里程碑之作） GFS（分布式文件系统的鼻祖） Distributed Transaction（分布式事务处理）等等项目包括实现MapReduce和Raft协议，有一定的难度，需要考虑的边界条件非常多。这不仅锻炼你的逻辑思维能力，还加深你对分布式系统的认识（每一行代码都可能导致错误）。在日常开发中，服务端工程师在完成需求时，有很大精力要去保障数据一致性，包括不同组件、机器、系统和服务间的一致性，也就是常说的全局一致性和局部一致性。完成6.824后，不管你以后是从事分布式服务基础组件开发，还是日常业务开发，在理论上是完全没有问题的。 𐟌ˆ DDIA这本书，可以称作服务端进阶的圣经。书的作者Martin Kleppmann也有一系列视频课程，涉及Raft、OT、CRDT等知识，他的视频相对来说比较浅显易懂，但没有lab，可以当作6.824的前置材料看看。 𐟌ˆ CMU-15445：见后一篇笔记总之，6.824和15445这两门课程真的是宝藏课程，强烈推荐给大家！

华为AI气象模型：天气预报的未来？最近气象界有个大新闻，华为在《Nature》上发表了一篇关于AI气象预报模型的论文。这可是近十年来，中国企业首次在《Nature》正刊上发表论文，真是牛到不行！气象预报本质上是在和老天爷玩猜谜游戏，而数值模式和AI模型就像是预报员和老天爷之间的桥梁。华为的AI气象预报模型和传统的数值预报模式有点不同。常规的数值预报模式，比如欧洲中心的EC模式、美国国家气象局的GFS模式、中国气象局的CMA模式，都是把大气运动的物理方程组转换成计算机代码，然后通过层层嵌套组成模式。再把实况的风、温度、湿度、气压等气象要素输入进去，让模式计算出未来的天气状况。这些代码复杂得让人崩溃，随便一个配置文件就有3000多行代码，看得人头晕眼花。这么大的计算量需要非常强的计算机性能，所以大多数数值模式都用的是超级计算机。我读书期间有幸去国家超级计算天津中心学习过，当时的超算是天河2号，看到他们几层楼的机房，真是震撼。而华为的AI气象预报模型则不同，它通过机器学习大量的天气数据（不经过任何数学和物理计算），学习出一套天气演变的规律，然后推测未来的天气变化。这和ChatGPT的原理有点像，ChatGPT也是通过大量学习资料，学习出一套规矩，然后按套路来回答问题。这个模型的厉害之处在于，它的更新速度极快，并且需要的计算机性能不高，家用电脑都能跑，这将大大降低天气预报的成本和时间。不过，它也有局限性，就是没有基于数学和物理计算的约束，还是会有误差。而且目前这个模型的数据还没下放到民用，现在手机自带的app基本都还是来自传统几家，比如华为手机的天气预报用的是中国天气网，苹果手机的天气预报用的是欧洲中心的数据。我期待早日能够自己在家安上这个大模型，并上手做做天气预报。我相信天气预报只是这群计算机高手的一个开胃小菜，未来人工智能将会在更多方向有所应用。华为云盘古大模型给气象预报带来了新的发展和前进方向，期待未来的天气预报更准确，而不是再让预报员感觉是在与天斗还其乐无穷。

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