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附录 常见问题 异常状态：在使用质检平台时，如果遇到错误，错误详情将展示在软件右下角。如无问题，则显示“已连接”；如出现授权码失效或冻结，则显示“连接失败[License_error]”;如出现鉴权信息未填写、填写错误问题，则显示“连接失败[auth_error]”。 图1 异常状态
32MB（196核CPU/1536G内存）；16MB（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/
200（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核C
24G内存，96核CPU/768G内存）；128MB（64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存）；64MB（8核CPU/64G内存）；32MB（4核CPU/32G内存）；16MB（4核CPU/16G内存） 设置建议：
32MB（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存）；16MB（72核CPU/576G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/
level1：动态内存使用超过最大动态内存的90%后，会记录以下信息，并将记录的内存信息保存在$GAUSSLOG/mem_log目录下。 全局内存概况。 instance，session，thread三种类型的所有内存上下文中内存占用前20的内存上下文的内存使用情况。 每个内存上下文的totalsize、freesize字段。
训练显存优化实践 pytorch的内存池基本管理策略 pytorch的内存池以block为粒度来进行管理，block池分为小内存池与大内存池，block是pytorch向device驱动申请内存的粒度，整存整取。用户/Pytorch代码向内存池申请内存的接口归一为tensor的申请释
32MB（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存）；16MB（72核CPU/576G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存）
(n+主DN个数)。该参数目的是尽可能保证系统的可靠性，不会因数据库内存膨胀导致节点OOM。这个公式中提到vm.min_free_kbytes，其含义是预留操作系统内存供内核使用，通常用作操作系统内核中通信收发内存分配，至少为5%内存。即， max_process_memory=物理内存*0.8/(n+主DN个数)，其中，当集群规模小于256时，
实施步骤 完整使用流程 任务/项目管理 应用服务 子用户管理（管理员） 系统管理（管理员）
读写流量包|100G*1 1 16.20 弹性云服务器 X86计算 | AI加速型 | Ai1 | 4核 | 16GB | Ubuntu | Ubuntu 16.04 server 64bit for Ai1 with Driver 1.32.0.B080 | 通用型SSD | 40GB
取值范围：布尔型 on表示开启控制行存agg算子内存使用限制。设置为on可避免行存agg内存过度使用导致系统内存不可用，但可能导致agg性能劣化。 off表示关闭控制行存agg算子内存使用限制。设置为off可能导致系统内存不可用。 默认值：on maintenance_work_mem 参
内存 文档数据库服务DDS实例可以使用的内存上限。 父主题： 常用概念
64位操作系统迁移后，系统识别的可用安装内存（RAM）小于实际内存 问题描述 Windows 64位操作系统迁移后，系统识别的可用安装内存（RAM）小于实际内存。例如：系统识别的可用安装内存为2 GB，实际安装内存应为32 GB。 问题分析 可能设置了系统最大内存。 解决方案 在键盘上按Wi
修订记录 表1 修订记录 发布日期 修订记录 2024-12-27 第一次正式发布。
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