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显存溢出错误
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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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显存溢出错误
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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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内存
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。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，64~INT_MAX，单位为KB。 默认值：小规格内存为512MB， 大规格内存为2GB（max_process_memory大于等于30GB为大规格内存，否则为小规格内存）。 设置建议：
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内存
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议work_mem=50%内存/10。 对于串行无并发的简单查询场景，平均每个查询有2-5个关联操作，建议work_mem=50%内存/5。 对于并发场景，建议work_mem=串行下的work_mem/物理并发数。 对于BitmapScan的哈希表也会受到work_mem的限制
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内存
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对于串行无并发的简单查询场景，平均每个查询有2-5个关联操作，建议work_mem=50%内存/5。 对于并发场景，建议work_mem=串行下的work_mem/物理并发数。 对于BitmapScan的哈希表也会受到work_mem的限制，但不会被严格管控下盘。完全Lossify的情况
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MySQL同步到MRS Hudi
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当表的条数过多时，作业会划分较多的分片，从而占用过多的内存导致内存问题，请解决表的条数适当调整该值。 当scan.incremental.snapshot.backfill.skip为false时，实时处理集成作业会缓存单个分片的数据，此时分片越大，占用内存越多，引发内存溢出，在此场景下，可以考虑降低分片大小。
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内存
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设置建议： 依据查询特点和并发来确定，一旦work_mem限定的物理内存不够，算子运算数据将写入临时表空间，带来5-10倍的性能下降，查询响应时间从秒级下降到分钟级。 对于串行无并发的复杂查询场景，平均每个查询有5-10关联操作，建议work_mem=50%内存/10。 对于串行无并发的
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内存
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/物理并发数。 对于BitmapScan的哈希表也会受到work_mem的限制，但不会被严格管控下盘。完全Lossify的情况下，哈希表每占用1MB的内存，对应一次BitmapHeapScan的16GB的页面，达到work_mem上限后，会按此比例随数据访问量线性增长。 query_mem
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内存
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32MB（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/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存）
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实时迁移
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Oracle等异构数据库迁移到MySQL后的数据库排序规则为什么是utf8mb4_bin RDS for MySQL不支持MyISAM引擎表，迁移时MyISAM如何处理 低版本迁移至MySQL 8.0，应该注意哪些问题 MongoDB数据库迁移过程中，源数据库出现内存溢出（OOM）是什么原因
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查询审批流接口
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查询审批流接口 接口地址 https://api-service.sperp.myhuaweicloud.com/xxx/b1s/v1/ApprovalRequests 接口API功能描述 查询B1审批流 调用方式 GET 请求头参数 参数名称 参数说明 Cookie 登录时获取的sessionid，值格式为
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增强有限内存下的稳定性
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的查询，而不出现OutOfMemoryError。 有限内存并不意味着内存无限小，它只是在内存不足于放下大于内存可用总量几倍的数据时，通过利用磁盘来做辅助从而确保查询依然稳定执行，但依然有一些数据是必须留在内存的，如在做涉及到Join的查询时，对于当前用于Join的相同key的数
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增强有限内存下的稳定性
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的查询，而不出现OutOfMemoryError。 有限内存并不意味着内存无限小，它只是在内存不足于放下大于内存可用总量几倍的数据时，通过利用磁盘来做辅助从而确保查询依然稳定执行，但依然有一些数据是必须留在内存的，如在做涉及到Join的查询时，对于当前用于Join的相同key的数
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