显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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xml文件，修改以下红色文字的端口号。 图4 修改端口号 jvm内存过低 这类原因一般可以在tomcat/logs/catalina.out启动日志中看到明显的报错提示。 图5 报错提示2 解决方案：调整分配给永洪jvm的内存 用文本编辑器打开Yonghong\tomcat\bin下有个catlina

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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内存 文档数据库服务DDS实例可以使用的内存上限。 父主题： 常用概念

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24G内存，96核CPU/768G内存）；128MB（64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存）；64MB（8核CPU/64G内存）；32MB（4核CPU/32G内存）；16MB（4核CPU/16G内存） 设置建议：

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32MB（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存）；16MB（72核CPU/576G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/

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超时等待状态线程数量。 内存 非堆内存的使用 非堆内存的使用大小。 堆内存使用 堆内存使用的大小。 直接内存使用 直接内存使用大小。 类加载 已加载类数量 类加载器已加载类数量。 总加载类数量 类加载器总加载类数量。 卸载类数量 类加载器卸载类数量。 内存池 可使用内存 当前可使用的内存大小。 初始化内存

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系统变量 选填。 Java运行参数，使用JVM变量，常用的是 -D 参数。 -XX 和-X 参数是用来设定内存和GC参数, 不同JVM的参数设置可能不同。 -D 和 -X 参数紧跟在 java 后面，当选择启动服务时，可设置服务运行所需内存大小等。 说明： 常见填入参数形式为 ：-Dfile

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rdm.RdmApplication）所对应的数字，按“Enter”。例如2。 执行如下命令，监控JVM状态（如内存使用情况、GC、线程等）。如图2所示。 dashboard 图2 JVM状态 父主题： 基于智能边缘小站手动部署iDME应用

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景可进行不同程度的优化配置，此处主要提供日志配置log4j2.properties、jvm.options运行内存优化配置。 jvm运行内存配置 图1 jvm.options 表1 jvm运行内存配置 配置项 配置类型 默认值 配置说明 -Djava.awt.headless boolean

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边缘采集节点部署 Linux环境部署 下载edi-edgenodeagent-linux.zip文件，放在Linux 服务器 某个文件夹中，解压压缩，注意解压文件后可能没有权限需要重新执行chmod命令赋予权限，文件中包含jdk，jar包，flume、canal、run.sh。 修改run

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系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 Hive直接内存使用率过高，会影响Hive任务运行的性能，甚至造成内存溢出导致Hive服务不可用。 可能原因 该节点Hive实例直接内存使用量过大，或分配的直接内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查直接内存使用率。 在 FusionInsight

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系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 Hive非堆内存使用率过高，会影响Hive任务运行的性能，甚至造成内存溢出导致Hive服务不可用。 可能原因 该节点Hive实例非堆内存使用量过大，或分配的非堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查非堆内存使用率。 在FusionInsight

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12000ms Kafka堆内存使用率 38002 Kafka堆内存使用率超过阈值 Kafka可用内存不足，可能会造成内存溢出导致服务崩溃。 95% Kafka直接内存使用率 38004 Kafka直接内存使用率超过阈值 Kafka可用直接内存不足，可能会造成内存溢出导致服务崩溃。 95%

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CSS集群平均已用内存比例达到98%怎么办？ 问题现象 查看集群监控发现，Elasticsearch集群“平均已用内存比例”一直处于98%，用户担心内存比例过高是否对集群有影响。 问题原因 在Elasticsearch集群中，Elasticsearch会占用50%内存，另外50%内存会被Lu

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检查系统内存大小，以及剩余内存量，并判断是否满足IEF需求。edgectl check memorymemory可以简写为mem，即：edgectl check mem无检查内存：示例执行结果：

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配置内存 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-defaults

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内存版 内存版业务面API包括点操作、边操作、元数据操作、索引操作、Gremlin操作、算法、路径、图统计、图操作、子图操作、Job管理、Cypher操作API。 表1 点操作API 名称 版本 URL 功能描述 点过滤查询 1.0.0 POST/ges/v1.0/{projec

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Netty内存 介绍APM采集的Netty内存指标的类别、名称、含义等信息。 表1 Netty内存指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 内存（memory，内存指标。） directMemoryUsage 已使用直接内存 已使用直接内存 - INT

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