Ito ang Windows app na pinangalanang EPLB na ang pinakabagong release ay maaaring ma-download bilang EPLBsourcecode.tar.gz. Maaari itong patakbuhin online sa libreng hosting provider na OnWorks para sa mga workstation.
I-download at patakbuhin online ang app na ito na pinangalanang EPLB na may OnWorks nang libre.
Sundin ang mga tagubiling ito upang patakbuhin ang app na ito:
- 1. Na-download ang application na ito sa iyong PC.
- 2. Ipasok sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX kasama ang username na gusto mo.
- 3. I-upload ang application na ito sa naturang filemanager.
- 4. Magsimula ng anumang OS OnWorks online emulator mula sa website na ito, ngunit mas mahusay na Windows online emulator.
- 5. Mula sa OnWorks Windows OS na kasisimula mo pa lang, pumunta sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX gamit ang username na gusto mo.
- 6. I-download ang application at i-install ito.
- 7. I-download ang Wine mula sa iyong mga Linux distributions software repository. Kapag na-install na, maaari mong i-double click ang app upang patakbuhin ang mga ito gamit ang Wine. Maaari mo ring subukan ang PlayOnLinux, isang magarbong interface sa ibabaw ng Wine na tutulong sa iyong mag-install ng mga sikat na programa at laro sa Windows.
Ang alak ay isang paraan upang patakbuhin ang software ng Windows sa Linux, ngunit walang kinakailangang Windows. Ang alak ay isang open-source na layer ng compatibility ng Windows na maaaring direktang magpatakbo ng mga program sa Windows sa anumang desktop ng Linux. Sa totoo lang, sinusubukan ng Wine na muling ipatupad ang sapat na Windows mula sa simula upang mapatakbo nito ang lahat ng mga Windows application na iyon nang hindi talaga nangangailangan ng Windows.
MGA LALAKI
Ad
EPLB
DESCRIPTION
Ang EPLB ay bukas na pagpapatupad ng DeepSeek ng isang load balancing algorithm na idinisenyo para sa mga setting ng expert parallelism (EP) sa mga arkitektura ng MoE. Sa EP, ang iba't ibang "eksperto" ay nakamapa sa iba't ibang mga GPU o node, kaya ang kawalan ng timbang sa pag-load ay nagiging isang bottleneck sa pagganap kung ang ilang mga eksperto ay hinihiling nang mas madalas. Nire-solve ito ng EPLB sa pamamagitan ng pagdo-duplicate ng mga eksperto (redundancy) at pagkatapos ay paglalagay ng mga duplicate na iyon sa mga GPU para mapantayan ang computational load. Gumagamit ito ng mga patakaran tulad ng hierarchical load balancing (mga nakagrupong eksperto na inilagay sa node at pagkatapos ay GPU level) at global load balancing depende sa configuration. Ang logic ay ipinatupad sa eplb.py at sumusuporta sa paghula ng mga placement na binibigyan ng tinantyang timbang ng paggamit ng eksperto. Nilalayon ng EPLB na bawasan ang hot-spotting at tiyakin ang higit na pare-parehong paggamit ng compute resources sa malalaking deployment ng MoE.
Mga tampok
- Replikasyon ng dalubhasa (redundancy) para mabawasan ang paggamit ng hot-spot
- Hierarchical load balancing (group-aware placement)
- Global balancing fallback kapag ang pagpapangkat ay hindi naaayon sa hardware
- Heuristic-based na pagpaplano ng placement mula sa mga istatistika ng paggamit
- Simpleng interface ng Python (rebalance_experts) para sa muling paggamit
- Lisensyado ng MIT at available sa publiko na algorithm para sa pagruruta ng eksperto
Wika ng Programming
Sawa
Kategorya
Ito ay isang application na maaari ding kunin mula sa https://sourceforge.net/projects/eplb.mirror/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.
