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统做进一步的优化。调优原因如下: -组件参数默认值保守: 应用程序和操作系统为了兼容不同环境,涉及性能的参数默认值较小,不能发挥集群资源的最大性能 -合理配置上下游组件的资源分配: 同一套大数据集群环境中会安装不同的组件,而不同组件对CPU、磁盘、网络等资源需求不同,需合理配置 -性能瓶颈因硬件配置而异:来自:百科辑处理后,开始直接交由相应的控制单元进行硬件执行。 针对AI CPU的任务执行,由任务调度CPU中的AI CPU调度器用软件的方式对AI CPU进行状态管理及任务调度。而对于AI Core的任务执行,则由任务调度CPU将处理后的任务通过一个单独的任务块调度器硬件分发到AI Core上,由AI来自:百科
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