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瓶颈及优化手段是否正确 那么常见的调优问题有哪些呢? -应用层面:CPU占用率低、内存消耗尽但CPU等资源还有富余、GC频繁、CPU占用率高 -硬件层面:磁盘IO占用率高,CPU iowait高、网络IO占用率高、内存占用多 -客户端:组件参数已确保较优,但性能不好 以上,我们介来自:百科
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应的推理框架才能真正实现AI与IoT设备的结合。 另外,目前深度学习虽然可以在很多领域超越传统算法,不过真正用到实际产品中却要面临计算量大,内存占用高,算法延时长的问题,而IoT设备又往往有算力低、内存小及实时性要求高的特点。因此针对IoT资源受限的问题,AI模型的压缩及性能优化是AI模型在部署过程中必须解决的难点。来自:百科心的业务对请求响应时间又有着比较严格的要求,这就对单实例的CPU性能提出了严格的要求。 磁盘IO瓶颈:为了提升活动留存效果,数据埋点和用户行为分析都是十分必要的,然而大量的埋点数据会导致磁盘IO 飙升,对业务稳定性又会造成影响。 资源监控:如何在到系统的性能拐点以及承载的极限点到来自:百科
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