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Pi2(T4) vCPU 8/16/32核 内存 32/64/128GB 40GB(默认) 1/2/4 T4 CUDA/OpenCL 深度学习推理 G5(V100) vCPU 32核 内存 128 GB 40GB(默认) 1 V100 CUDA/openGL CPU核多,适合对于CPU和GPU资源要求都高的推理业务
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颈。 第三个关键技术是基于NUMA-Aware实现高性能事务处理 结合鲲鹏多核CPU架构优势,通过进行NUMA绑核、对全局数据结构进行NUMA分区改造,减少跨核处理和核间冲突,提升业务并行处理能力;充分利用鲲鹏原生Atomic_LSE指令,实现NUMA-Aware自旋锁,大幅降低指令数,有效提升指令效率,性能更强。
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