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OpenAI数据库架构揭秘:PostgreSQL还能这么用? OpenAI最近的争议确实不少,但抛开这些,不得不承认,他们做事情的规模真是太惊人了! 他们每天要处理25亿个用户请求,服务于8亿用户。这是什么概念?他们是怎么做到的? 最近他们公布了实现这一点的细节,一起看看OpenAI的架构,到底有什么独到之处。 在他们的架构核心,是一个你可能没听过的数据库:PostgreSQL。但它却支撑着ChatGPT的海量请求。 他们的设置其实很简单:一个写入实例,加上只读副本。写入实例负责数据库的增删改,而只读实例只负责读取数据。 更疯狂的是,他们的数据库设置是50个只读实例,却只有一个写入实例!这配置也太极端了吧? 为什么不分片主要的写入实例呢?他们解释说,这会非常复杂和耗时,需要修改数百个应用程序,耗时数月甚至数年。 这告诉我们,重写代码要极其谨慎。重写可能耗时数月甚至数年,而且重写本身也会成为问题。 如果写入请求突然激增怎么办?工程师们确保大多数读取请求都通过只读副本,而不是主写入实例。 对于极重的写入工作负载,他们会使用Microsoft的Azure Cosmos DB。对于新的应用程序和功能,他们也会使用Cosmos DB。 为了保证数据库变更,他们严格限制schema变更的速率,修改数据库结构也需要小心翼翼。 你可能会想,如果唯一的写入实例发生故障怎么办? 在大多数应用程序中,只读实例会被提升为写入实例。但因为这是OpenAI,他们有特殊待遇。 总的来说, OpenAI 的数据库架构,在保证稳定性的前提下,尽可能地优化性能,非常值得学习。 #AI #科技 #ChatGPT #OpenAI #黑科技 #A#I#科#C#O黑科技OpenAIChatGPT科技I
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美国 Wip 用“高电压黄”做出秒选口含袋 把能量做成随身的“口袋消费” Wip(原名 LF*GO!)把产品定成“自然咖啡因能量口含袋”,要解决的不是“功效够不够”,而是补剂在日常场景里很难被自然地带走、随时地使用。它瞄准运动、通勤、工作这些高频时刻,用零糖、便携、不中断的产品叙事,把能量从“喝一罐”改成“放口袋里随时补一下”,品类逻辑直接从补剂靠向快消。 速度感怎么落到包装上 这套设计的核心是把“快”变成可视化的秩序。命名 Wip 取“运动中的能量与进度”,字标借“whip”的挥动感做出向前的切割与融合,强化徽章式力量感,让品牌在小面积包装上也能站住。系统用高电压黄做主锚点,再用更克制的口味提示去分化 SKU,把货架上的第一眼决策变成“先看到,再读清楚”。文中也明确提到金属化细节用于提升完成度与货架冲击,同时包装被设定为可随身携带的“经典 pouch 形态”,并延展到罐装等更多触点,确保品牌在零售与数字端保持同一套速度语言。 ———————————— 需要设计请私信,客服小姐姐随时都在~ 我们的服务,又快又好又划算,期待合作~ ———————————— ·品牌设计·包装设计·海报设计·品牌策划·门头设计 ·logo设计·标志设计·商业设计·VI设计·景观设计 ·空间设计·文旅设计·导视设计 #设计 #品牌设计#包装设计#设计案例分享 #设计师
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这段视频取材自“两分钟论文”,这是一个纯公益性质的科普频道,由卡尔洛伊博士创办,致力于将极其复杂的学术论文简化为普通人也能听懂的视听盛宴,可说是声名卓著,被业内称为“宝藏频道”。我是科普知识搬运工周教授,为保持视频的原汁原味,我除了将内容写成下面这段科学小品外,仅仅将字幕翻译成中文,😉顺便让大家练练听力。 在数字世界的舞台上,时尚设计师们正演绎着一场视觉盛宴。然而,在这华丽背后,隐藏着一个令人头疼的问题:如何在追求画面质量的同时,保证渲染速度?这就像是一场速度与质量的拉锯战。 传统的解决方案有两个极端:要么牺牲细节,使用粗糙的几何形状快速渲染,但效果很差;要么投入大量时间在精细的网格上,却要忍受漫长的等待。然而,一项革命性的技术正应运而生,它巧妙地平衡了速度与质量,为数字时尚设计带来了新的可能。 想象一下,一个智能的预算法官,它懂得如何根据需求调整资源的分配。这项技术从粗糙的几何形状开始,然后创建一个优化的网格,将细节精确地放置在所需的位置。它就像一位大师裁缝,能够预见材料拉伸和折叠的方式,从而创造出令人惊叹的视觉效果。 这项技术的秘密在于其独特的几何学原理。通过关联刚度和材料的皱纹波长相匹配,它能够模拟出布料的真实动态。就像一位先知,预知了未来的皱褶,从而在网格中创造出与皱纹方向对齐的三角形。 这种新技巧不仅美丽,而且高效。它避免了传统方法中的盲目追求细节,而是根据材料特性和皱纹进行智能布局。这就像铺设道路,直路时使用长条板,转弯处则用小块瓷砖,既保证了美观,又节省了成本。 更重要的是,这项技术完全不同于老一代的反应性方法。它能够实时地根据布料当前的状态改变其几何形状,甚至预测未来的变化。这种前瞻性的能力在处理复杂多层衣物时尤为出色,因为它能精确捕捉不同布层之间的交互。 当然,这项技术并非完美无瑕。在某些情况下,它可能无法完全捕捉到布料的混乱状态,就像天气预报有时会错过突如其来的风暴一样。 在这个充满AI和神经网络的年代,这篇论文纯粹是受物理学启发的杰作。它用基本力学原理分析问题,而不是依赖于复杂的黑盒模型。这种结合了人类智慧和物理学的创新,让我们感叹生活在这个时代的美好。 正如Lambda GPU云所提供的强大计算能力一样,这项技术让我们的想象得以在虚拟世界中自由翱翔。不再有块状斗篷,只有美丽的帘幕以各种形状飘扬。让我们一起探索这个数字时尚的
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