ArangoDB 3.11.1 发布，分布式多模型数据库

Xorbits Inference（Xinference）是一个 性能强大且功能全面的 分布式 推理框架。可用于大语言模型（LLM），语音识别模型，多模态模型等各种模型的推理。通过 Xorbits Inference，你可以轻松地 一键部署你自己的模型或内置的前沿开源

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、存储瓶颈、访存瓶颈以及通信瓶颈等问题逐渐凸显，对分布式训练和通用性能优化的需求日益迫切。 在产业化层面，框架又需要具备支持训练、压缩、推理一体化的全流程能力。这意味着，从模型的训练到优化，再到实际部

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大潜力。毫无疑问，大模型的训练需要巨大的算力，这对分布式并行框架是一项考验。现如今，业界越来越多的团队纷纷转向分布式框架的研究与开发之中，既有针对特定场景特定模型的极致手工优化，也包括面向通用模型通用

和达摩院 GraphScope 团队联合推出了面向 PyTorch 的 GPU 加速分布式 GNN 框架 GraphLearn-for-PyTorch(GLT) 。GLT 利用 GPU 的强大并行计算性能来加速图采样，并利用 UVA 来减少顶点和边特征的转换和拷贝。对于大规模图，GLT 使用了生产者-消

大模型的基础构架。 具体来说，大模型采用自研多级分布式并行自适应框架，多层级融合流体力学经典理论和人工智能方法，构造数学物理关联特征、开展多范式一体化建模、搭建不变性可实现性多模态统一框架。同时，在

PU 上都具备。 使用 DTensor 的模型并行 DTensor 是一个用于分布式模型处理的新的 TensorFlow API，它允许模型可以无缝地从数据并行迁移到基于单程序多数据（SPMD）的模型并行。 DTensor 的设计以下列原则为核心。 一个与设备无

理 邓明昆 邓明昆在分论坛演讲中提到：云原生技术以“分布式、松耦合、高韧性”等特征在企业基础架构升级及应用开发上展现出巨大的价值，越来越多企业开始基于云原生构建面向未来的创新服务。华为云深耕云原生，坚持

动画能力增强，强化图形渲染能力和系统安全能力，丰富分布式业务开发；OpenHarmony 3.2 Release版本提供API Level 9稳定接口。 OpenHarmony 3.2版本完整里程碑如下图所示，阅读本文档了解更多关键特性及能力。 图1 OpenHarmony 3.2社区

模型及训练模型所需的数据量越来越大，也都趋向于通过分布式训练实现。而算法工程师通常需要对这些分布式框架涉及到的底层文件存储和调度系统有较深的理解，才能够快速批量开启模型训练，保证资源利用率。 目前业