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, GaussDB 性能大幅度领先。 超低复杂查询时延 主要通过分布式全并行架构提供极致的吞吐量性能。首先通过MPP节点并行,把执行计划动态均匀分布到所有节点;其次利用SMP算子级并行,将单节点内的多个CPU核心做并行计算;最后通过指令级并行,实现1个指令同时操作多条数据,进而大幅度降低查询时延。来自:专题名称、类型、默认值、约束等,具体设置方法可以参考定义超参。 如果用户使用的AI引擎为pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64和tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-来自:专题
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GaussDB开发表设计原则 GaussDB是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲,GaussDB开发良好的表设计需要遵循以下原则: 1、将表数据均匀分布在各个DN上。 2、将表的扫描压力均匀分散在各个DN上。 3、减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 4、来自:专题模型包里面必需包含“model”文件夹,“model”文件夹下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代码文件。 模型包结构示例(以TensorFlow模型包结构为例) 发布该模型时只需要指定到“ocr”目录。 OBS 桶/目录名 |── ocr | ├── model 必选: 固定子目录名称,用于放置模型相关文件来自:专题
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