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基于调用链的业务延迟和错误率监控。函数服务FunctionGraph、微服务引擎CSE提供了流量、延迟和错误率监控能力。基于API网关暴露接口的应用,可使用APIG服务提供的流量、延迟和错误率监控能力。如果云服务现有能力不能满足系统要求,用户也可以自行埋点或基于Zipkin开源框架实现调用链跟踪、延迟和流量监控。
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的申请释放(这点最开始也不是很好理解,也就是说:任何一个pytorch代码申请内存的地方,均表现为一个tensor的申请释放)。