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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来自:百科效。 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;资源池内存管理属来自:专题
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支持1到3个数据库实例 支持1到6个数据库实例 支持1到30个数据库实例 系统配置 CPU:4U 内存:16GB 硬盘:500GB CPU:8U 内存:32GB 硬盘:1000GB CPU:16U 内存:64GB 硬盘:2000GB 性能参数 吞吐量峰值:3,000条/秒 入库速率值:360万条/小时来自:专题password: YES) MySQL数据库应用相关推荐 MySQL数据库应用产品介绍 查看详情 MySQL数据库应用快速入门 查看详情 MySQL数据库应用内核介绍 查看详情 MySQL数据库应用用户指南 查看详情 MySQL数据库应用最佳实践 查看详情 MySQL数据库应用API参考来自:专题
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17:34:57 AI开发平台 人工智能 开发语言环境 “垃圾”回收算法的三个组成部分: 1. 内存分配:给新建的对象分配空间 2. 垃圾识别:识别哪些对象是垃圾 3. 内存回收:将垃圾占用的空间回收,以便将来继续分配 具体的垃圾回收算法(如mark-sweep, mark-compact等)是以上三者的组合。来自:百科