LightSeq 是一个高性能的训练和推理库，用于在 CUDA 中实现序列处理和生成。它可以高效计算现代 NLP 模型，例如BERT、GPT、 Transformer等。因此，它最适用于机器翻译、文本生成、对话、语言建模、情感分析和其他具有序列数据的相关任务。
该库建立在 CUDA 官方库（cuBLAS、Thrust、CUB）和自定义内核函数之上， 这些函数专门为 Transformer 模型系列融合和优化。除了模型组件，推理库还提供了基于 TensorRT 推理服务器的易于部署的模型管理和服务后端 。使用 LightSeq，只需少量额外代码即可轻松开发修改后的 Transformer 架构。
特征
以下是 LightSeq 训练库支持的矩阵与 DeepSpeed 对比。
以下是 LightSeq 推理库支持矩阵与 TurboTransformers 和 FasterTransformer 的对比。
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前言 LightSeq是字节跳动火山翻译团队开源的一款Transformer系列模型加速引擎，分为训练和推理两个部分。其中推理加速引擎早在2019年12月就已经开源，而训练加速引擎也在2021年6月开源。 项目地址： GitHub - bytedance/lightseq: LightSeq: A High Performance Library for Sequence Processing a
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问题内容： 我有一个数据模型，该数据模型在一个实体和其他11个实体之间具有一对多关系。这12个实体一起代表一个数据包。我遇到的问题是与这些关系的“许多”方面发生的插入次数有关。其中一些可以具有多达100个单独的值，因此要将一个完整的数据包保存在数据库中，最多需要500次插入。 我正在将MySQL 5.5与InnoDB表一起使用。现在，通过测试数据库，我发现在处理批量插入时，它每秒可以轻松地每秒进行
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我从http://docs.oracle.com/javaee/7/tutorial/doc/servlets012.htm Java EE为servlet和过滤器提供异步处理支持。如果servlet或过滤器在处理请求时达到潜在的阻塞操作，它可以将该操作分配给异步执行上下文，并将与请求相关联的线程立即返回到容器，而不生成响应。阻塞操作在不同线程的异步执行上下文中完成，该线程可以生成响应或将请求分派
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最简单的经验法则之一是记住硬件喜欢数组，并且针对数组的迭代进行了高度优化。对许多问题的一个简单优化只是停止使用花哨的数据结构，只使用简单的数组（或C++中的std：：vectors）。这需要一些时间来适应。 C++类是那种“奇特的数据结构”，即一种可以用数组代替的数据类型，以在C++程序中获得更高的性能吗？
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根据网页 activemq-性能-模块-用户-手册 中的建议，我尝试过（在配备 Windows 7 操作系统和固态盘驱动器的英特尔 i7 笔记本电脑上）在 ActiveMQ 队列上生成持久消息的性能： 针对活动 mq 5.12.1 的默认安装 我得到的性能大约是每秒300-400条消息。在激活性能页面上，我一直在阅读更高的数字： 当在一个机器上运行服务器，在另一个机器上的单独虚拟机中运行单个生产者
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生成器（generator）也是一种迭代器，在每次迭代时返回一个值，直到抛出 StopIteration 异常。它有两种构造方式： 生成器表达式 和列表推导式的定义类似，生成器表达式使用 () 而不是 []，比如： numbers = (x for x in range(5)) # 注意是()，而不是[] for num in numbers: print num 生成器函数 含有 y
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Liquibase在Java世界中类似于EntityFramework（EF）。并且=在中。但问题是只生成，但没有回滚。有可能在回滚的同时生成差异吗？ 我试着用liquibase:rollback创建回滚脚本。但它并不能在所有情况下都生成回滚脚本，例如，当我删除了一个带有更改集的列，然后想要回滚时。设置或运行时出错