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- 深度学习运行时占用硬盘内存 内容精选 换一换
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管理控制台 帮助文档 移动硬盘有哪些功能 规格丰富 提供极速型SSD、超高IO、通用型SSD、高IO等多种性能规格的云硬盘，满足不同业务场景需求 提供极速型SSD、超高IO、通用型SSD、高IO等多种性能规格的云硬盘，满足不同业务场景需求 了解更多 弹性扩展 单盘最大可扩容到32TB，最小1GB步长扩容，支持在线扩容来自：专题但包年/包月资费模式到期后，按需的资费模式才会生效。 包年/包月转按需 支持变更为包年/包月资源。 按需转包年/包月 不支持转为按需、包年/包月计费。 不支持转为按需、包年/包月计费。 变更规格 支持变更实例规格。 支持变更实例规格。 不支持变更规格。 不支持变更规格。 适用场景 适用于可预估资源使用周期的场景来自：专题
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U积分的约束，是成本最低的通用型实例。 内存优化型ecs实例 内存优化型云服务器擅长应对大型内存数据集和高网络场景。适用于内存要求高，数据量大并且数据访问量大，同时要求快速的数据交换和处理。 超大内存型ecs实例 超大内存型 弹性云服务器 内存要求高，数据量大并且数据访问量大，同时要来自：专题
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审计:支持审计的关键操作列表 为什么无法删除云硬盘 删除按需云硬盘:操作场景 云硬盘回收站概述:云硬盘删除放入回收站场景 云硬盘购买后不使用会收费吗 云硬盘备份与快照的区别 故障恢复 云硬盘可以挂载至不同可用区的云服务器吗 备份和快照的区别是什么？ 备份和快照的区别是什么？ 云硬盘快照状态 备份和快照的区别是什么？来自：百科![]()
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Integer 函数占用的cpu资源。 单位为millicore（1 core=1000 millicores）。 取值与MemorySize成比例，默认是128M内存占0.1个核（100 millicores）。 函数占用的CPU为基础CPU：200 millicores，再加上内存按比例占用的CPU，计算方法：内存/128来自：百科![]()
深度学习计算服务平台是中科弘云面向有定制化AI需求的行业用户，推出的 AI开发平台 ，提供从样本标注、模型训练、模型部署的一站式AI开发能力，帮助用户快速训练和部署模型，管理全周期AI工作流。平台为开发者设计了众多可帮助降低开发成本的开发工具与框架，例如AI数据集、AI模型与算力等。来自：其他![]()
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1、按需计费云硬盘：删除云硬盘后，将不会再对该云硬盘收取费用。具体请参见删除云硬盘。 2、包年/包月云硬盘：您无法直接删除该云硬盘，但是可以根据需求退订该云硬盘。退费规则和退订方法，具体请参见费用中心用户指南。 云硬盘已退订、误删除、超过保留期被释放是否可以找回数据？ 如果您已开通回收来自：专题![]()
1对1免费专家咨询 云硬盘优势 云硬盘为云服务器提供规格丰富、安全可靠、可弹性扩展的硬盘资源，产品优势如下表所示。 产品优势 优势描述 相关知识 规格丰富 EVS提供多种规格的云硬盘，可挂载至云服务器用作数据盘和系统盘，您可以根据业务需求及预算选择合适的云硬盘。 磁盘类型及性能介绍来自：专题![]()
提供极速型SSD、超高IO、通用型SSD、高IO等多种性能规格的云硬盘 支持共享云硬盘、云硬盘加密、云硬盘备份、云服务器备份、快照等功能 算力引领，业界首推千万级PPS转发实例 最大提供208vCPU，5896G内存，引领业界顶级算力 业界首推千万级PPS转发实例，单实例最大内网带宽可达100Gbps来自：专题![]()
共享云硬盘的Linux RHCS集群系统，同时也可应用于需要支持SCSI指令的共享云硬盘的场景，如Windows MSCS集群和Veritas VCS集群应用。 共享云硬盘的规格性能 共享云硬盘的规格性能与非共享云硬盘规格性能一致，详情请参见磁盘类型及性能介绍。 共享云硬盘的数据共享原理和常见的使用误区来自：专题![]()
CCI 计费模式：按需按秒计费 CCI按照客户应用实际占用的CPU和内存资源，按秒进行计费，具体价格如下：vCPU/Core资源类型，￥0.00012元/秒；Memory/GB资源类型，￥0.000029元/秒。 立即学习 最新文章 创建浮动IPNeutronCreateFloatingIp来自：百科![]()
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![]()
默认使用内网调用，若跨区域，请开通公网调用。 为什么函数实际使用内存大于预估内存，甚至触发OOM？ 函数调用过程中，运行时会解析和缓存传入的event事件, 这部分操作会消耗额外的内存。 函数调用结束后，回收的内存首先会放入内部内存池中，并不一定归还给操作系统，导致内存偏高，在高并发场景下这种现象会更加明显。来自：专题
