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LiteAI四大"杀手锏",解锁物联网智能设备AI开发难关
l 针对IoT设备内存空间小的问题,LiteAI应用了模型量化技术,将模型参数从32比特浮点量化到8比特定点,实现75%模型压缩;实现更合理的内存管理算法,最大化内存复用率,绝大部分场景下达到内存使用下限值;提供模型压缩及聚类算法供开发者选择,进一步减少内存占用。 l LiteA
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DWS资源管理_GaussDB(DWS)资源管理作用_DWS资源管控
效。 内存管理 内存资源,即资源池所占用的内存百分比。内存管理的目的是为了防止数据库系统占用内存过高导致内存溢出(OOM)和实现资源池之间的内存隔离和限制。 资源管理从“全局内存管理”和“资源池内存管理”两方面进行内存管理。全局内存管理包含运行前管理和运行中管理;资源池内存管理属
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CSE | 服务治理微服务常见故障模式
可能非常耗时,甚至触发故障、内存泄漏等问题。当这些耗时接口被频繁访问的时候,会抢占其他接口的处理资源,导致其他接口的处理也变得缓慢。 超出系统处理能力的流量 秒杀、大促和热点事件等场景,会产生超出系统处理能力的流量,这些流量如果没有被快速丢弃,就会占用大量的处理资源,并触发系统处
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CCI 计费模式:按需按秒计费