计算三者互为增强，全面升级⼤数据系统⾄⼤模型时代 ，赋能⾏业AI场景应用。 具备整体数据平台⽅案，支持多模数据处理（结构化、半结构化 以及非结构化数据），实现数据共享和分析。 软件优化 + 新硬件（FPGA）加速，实现数据全链路的性能飞跃， 让数据存储、SQL查询、向量计算以及机器学习等能⼒全面升级。 @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential πCloudML 虚拟数仓服务HTAP | 点查 (⼤模型)机器学习 向量数据计算 ⼤模型训练… 自研简墨存储 … 统⼀数据格式 | ⼀份数据多引擎计算｜兼容主流云存储格式和协议 智能新硬件技术 πFPGA 数据存储｜虚拟数仓 | 特定领域（如神经⽹络） 私有云 Mundo元数据管理系统 统⼀Catalog @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Machine Learning Large Language Models … 简 墨 (JANM) 存 储 统⼀ Catalog｜统⼀数据格式｜⼀份数据多引擎计算 Parquet πFPGA 数据存储｜虚拟数仓 | 特定领域（如神经⽹络） Orc … Mundo 元数据管理系统 计算引擎之PieCloudML（⼤模型）机器学习，更⼤模型多模机器学习数据计算 @2024 OpenPie

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China 2016 中国用户大会 关于我… 陈飚 Cloudera售前技术经理、资深方案架构师 http://biaobean.pro 原Intel Hadoop发行版核心开发人员, 成功实施并运维多 个上百节点Hadoop大数据集群。 – 曾在Intel编译器部门从事服务器中间件软件开发，擅长服务器软件调 试与优化，与团队一起开发出世界上性能领先的XSLT 语言处理器 – 2010 年后开始Hadoop 3份冗余的数据保证对硬件的容错和读处理的支持 设备 硬件设备 数量 Hadoop 集群管理节点 IBM 3650 PC，双路六核，Intel X5650处理器， 2.66GHz主频，48GB内存，6*1TB SATA硬盘 1台 Hadoop集群 NameNode/JobTracker IBM 3650 PC，双路六核，Intel X5650处理器， 2.66GHz主频，48GB内存，6*1TB SATA硬盘 1台 NameNode/JobTracker PC，双路六核，Intel X5650处理器， 2.66GHz主频，48GB内存，6*1TB SATA硬盘 1台 Secondary NameNode IBM 3650 PC，双路六核，Intel X5650处理器， 2.66GHz主频，48GB内存，6*1TB SATA硬盘 1台 HBase 集群Master和Zookeeper 节点 IBM 3650 PC，双路六核，Intel X5650处理器，

Database Server (Client) Load Generation Server CPU Model Name Intel(R) Xeon(R) CPU E5‐2670 v3 @ 2.30GHz Intel(R) Xeon(R) CPU E5‐2640 v3 @ 2.60GHz Processors 12 8 Cores 24 32 Memory Database Server (Client) Load Generation Server CPU Model Name Intel(R) Xeon(R) CPU E7‐4850 v3 @ 2.20GHz Intel(R) Xeon(R) CPU E5‐2640 v3 @ 2.60GHz Processors 28 8 Cores 112 32 Memory

affiliates. Other names may be trademarks of their respective owners. Intel and Intel Inside are trademarks or registered trademarks of Intel Corporation. All SPARC trademarks are used under license and are

SACC2017 Pika vs redis - CPU: 24 Cores, Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2630 v2 @ 2.60GHz – MEM: 165157944 kB – OS: CentOS release 6.2 (Final) – NETWORK CARD: Intel Corporation I350 Gigabit Network Connection

PARTITION BY toYYYYMM(Time) ORDER BY (Name, Time, Age, ...); ► Column-Orient Model How we do CPU : Intel Skylake 8 core Memory : 64 GB Disk : 500GB SSD Data Set : TSBS, 12 Hours, 40000 Drivers, 10 Metrics value FROM demonstration.calc_test_query; How we do ► Time-Series-Orient Model How we do CPU : Intel Skylake 8 core Memory : 64 GB Disk : 500GB SSD Data Set : TSBS, 12 Hours, 40000 Drivers, 10 Metrics

备份与迁移 故障诊断 TiDB 运维文档 - 203 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 软硬件环境需求 TiDB 作为一款开源分布式 NewSQL 数据库，可以很好的部署和运行在 Intel 架构服务器环境及主流虚拟化环 境，并支持绝大多数的主流硬件网络。作为一款高性能数据库系统，TiDB 支持主流的 Linux 操作系统环境。 Linux 操作系统平台 版本 Red Hat Enterprise 提供的 Unbreakable Enterprise Kernel。 以上 Linux 操作系统可运行在物理服务器以及 VMware、KVM、XEN 主流虚拟化环境上。 TiDB 支持部署和运行在 Intel x86-64 架构的 64 位通用硬件服务器平台。对于开发，测试，及生产环境的服务 器硬件配置有以下要求和建议： 组件 CPU 内存 本地存储 网络 实例数量(最低要求) TiDB 8核+ 16 Linux 7.3 及以上 CentOS 7.3 及以上 Oracle Enterprise Linux 7.3 及以上 TiDB 作为一款开源分布式 NewSQL 数据库，可以很好的部署和运行在 Intel 架构服务器环境及主流虚拟化环 1.1.24 TiDB 支持哪些认证协议，过程是怎样的？ 1.2 TiDB 原理 1.2.1 存储 TiKV 1.2.1.1 TiKV 详细解读 1.2.2 计算 TiDB

PGM  Ordered Index  Inverted Index  HNSW  IVF  … 核心工作流 向量搜索 Fused Search Benchmark HW: Intel i5-12500H, 16C, 16GB OS: Ubuntu 22.04 Dataset: Sift1M, Topk: 100, Recall: 97%+ QPS: 10K+ P99 Latency: