SQL比较运算符 功能描述 比较运算符用于比较两个值，并返回真(true)或假(false)。比较运算符可以对数值类型进行大小比较，对STRING类型进行包含比较，比如数值类型的字段num1 < num2是否为真，STRING类型的str1是否存在于字符串strs中等，具体请参见表1。

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用户提供更加便捷、高效的GPU计算服务，有效承载AI模型推理、AI模型训练、音视频加速生产、图形图像加速等加速工作负载。 GPU函数主要使用于：仿真、模拟、科学计算、音视频、AI和图像处理等场景下，使用GPU硬件加速，从而提高业务处理效率。 表1 GPU函数规格 卡型 vGPU 显存（GB）

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检查节点是否存在gpu设备，gpu驱动是否安装且运行正常。edgectl check gpu无检查节点GPU设备：检查成功返回结果：检查失败返回结果：检查失败时，会打印错误码，用户可以根据错误码在所提供的文档链接中获取相应的帮忙。

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计算公式：节点上容器显存使用总量/节点上显存总量 GPU卡-显存使用量 字节 显卡上容器显存使用总量 GPU卡-算力使用率 百分比 每张GPU卡的算力使用率 计算公式：显卡上容器算力使用总量/显卡的算力总量 GPU卡-温度 摄氏度 每张GPU卡的温度 GPU-显存频率 赫兹 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽

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GPU驱动故障 G系列弹性 云服务器 GPU驱动故障 GPU驱动异常怎么办？ GPU驱动不可用 GPU设备显示异常 T4 GPU设备显示异常 GPU实例启动异常，查看系统日志发现NVIDIA驱动空指针访问怎么办？

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并行文件系统是否支持挂载到Windows 服务器 ？ 并行文件系统当前仅支持通过obsfs工具挂载至Linux服务器，暂不支持挂载至Windows服务器。 并行文件系统挂载至Linux服务器，具体请参见挂载并行文件系统。 父主题： OBS Browser+和obsutil等工具相关

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代码简单：仅需修改一行代码。 通信瓶颈 ：负责reducer的GPU更新模型参数后分发到不同的GPU，因此有较大的通信开销。 GPU负载不均衡：负责reducer的GPU需要负责汇总输出、计算损失和更新权重，因此显存和使用率相比其他GPU都会更高。 DistributedDataParallel进行多机多卡训练的优缺点

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数据量大，数据存储在多个服务器上时，在每个数据服务器上安装配置、启动GDS后，各服务器上的数据可以并行入库。如图2所示。 图2 多数据服务器并行导入 GDS进程数目不能超过DN数目。如果超过，会出现一个DN连接多个GDS进程的情形，可能会导致部分GDS异常运行。 数据存储在一台数据服务器上时，如

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关于OBS并行导入 对象存储服务OBS（Object Storage Service）是云上提供的一个基于对象的海量存储服务，为客户提供安全、高可靠、低成本的数据存储能力。OBS为用户提供了超大存储容量的能力，适合存放任意类型的文件。 数据仓库 服务 GaussDB (DWS)使用OB

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关于OBS并行导出 概述 GaussDB(DWS)数据库支持通过OBS外表并行导出数据：通过OBS外表设置的导出模式、导出数据格式等信息来指定导出的数据文件，利用多DN并行的方式，将数据从GaussDB(DWS)数据库导出到外部，存放在OBS对象存储服务器上，从而提高整体导出性能。

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GaussDB(DWS)支持的导出模式有Remote模式。 Remote模式：将集群中的业务数据导出到集群之外的主机上。 支持多个GDS服务并发导出，但1个GDS在同一时刻，只能为1个集群提供导出服务。 配置与集群节点处于统一内网的GDS服务，导出速率受网络带宽影响，推荐的网络配置为10GE。

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个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力，一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数，优先级最高。

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如何并行创建索引？ 答：参考如下方法： --设置maintenance_work_mem参数根据实际情况调整该大小。 gaussdb=# SET maintenance_work_mem = '8GB'; --建表。 gaussdb=# CREATE TABLE table_name

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验证并行查询效果 本章节使用TPCH测试工具测试并行查询对22条QUERY的性能提升情况。 测试的实例信息如下： 实例规格：32 vCPUs | 256 GB 内核版本：2.0.26.1 并行线程数：16 测试数据量：100GB 操作步骤 生成测试数据。 请在https://github

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size会影响流水线并行中设备的计算效率。 c. 切分策略：DP、TP、PP DP：data parallel 数据并行（data parallelism）是大规模深度学习训练中常用的并行模式，它会在每个进程(设备)或模型并行组中维护完整的模型和参数，但在每个进程上或模型并行组中处理不同

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cce_gpu_memory_used GPU卡 GPU显存使用量 cce_gpu_memory_total GPU卡 GPU显存总量 cce_gpu_memory_free GPU卡 GPU显存空闲量 cce_gpu_bar1_memory_used GPU卡 GPU bar1

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是，该驱动版本与镜像可能存在兼容性问题，建议更换驱动版本，操作指导，请参考安装GPU驱动。 否，请执行下一步。 请尝试重启云服务器，再执行nvidia-smi查看GPU使用情况，确认是否正常。 如果问题依然存在，请联系客服。 父主题： GPU驱动故障

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GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 使用GPU虚拟化 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 父主题： GPU调度

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计费规则请参见产品价格详情。 对于GPU加速型Pod（仅GPU型命名空间下才可以选择），Pod中只有一个容器能使用GPU，如果您的Pod中有多个容器，您可以通过开启GPU这个开关选择哪个容器使用GPU。 您还可以为容器做如下高级设置： 存储：支持挂载持久化卷到容器中，以实现数据文

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点。 支持范围 当前支持对InnoDB表进行计算下推。 当前支持对COMPACT或DYNAMIC行格式的表进行计算下推。 当前支持对Primary Key或BTREE Index进行计算下推，HASH Index或Full-Text Index不支持计算下推。 当前只支持SELE

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点。 支持范围 当前支持对InnoDB表进行计算下推。 当前支持对COMPACT或DYNAMIC行格式的表进行计算下推。 当前支持对Primary Key或BTREE Index进行计算下推，HASH Index或Full-Text Index不支持计算下推。 当前只支持SELE

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